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Enregistrement W2799901329 · doi:10.1038/aps.2018.10

The role of KATP channels in cerebral ischemic stroke and diabetes

2018· review· en· W2799901329 sur OpenAlexafffund
Vivian Szeto, Nai‐Hong Chen, Hong‐Shuo Sun, Zhong‐Ping Feng

Notice bibliographique

RevueActa Pharmacologica Sinica · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Ischemia and Reperfusion
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSulfonylurea receptorPotassium channelATP-sensitive potassium channelNeuroprotectionIschemic preconditioningMedicineInternal medicineMembrane potentialEndocrinologyIschemiaMyocyteDiabetes mellitusPharmacologyGlibenclamideBiologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ATP-sensitive potassium (K ATP ) channels are ubiquitously expressed on the plasma membrane of cells in multiple organs, including the heart, pancreas and brain. K ATP channels play important roles in controlling and regulating cellular functions in response to metabolic state, which are inhibited by ATP and activated by Mg-ADP, allowing the cell to couple cellular metabolic state (ATP/ADP ratio) to electrical activity of the cell membrane. K ATP channels mediate insulin secretion in pancreatic islet beta cells, and controlling vascular tone. Under pathophysiological conditions, K ATP channels play cytoprotective role in cardiac myocytes and neurons during ischemia and/or hypoxia. K ATP channel is a hetero-octameric complex, consisting of four pore-forming Kir6.x and four regulatory sulfonylurea receptor SURx subunits. These subunits are differentially expressed in various cell types, thus determining the sensitivity of the cells to specific channel modifiers. Sulfonylurea class of antidiabetic drugs blocks K ATP channels, which are neuroprotective in stroke, can be one of the high stoke risk factors for diabetic patients. In this review, we discussed the potential effects of K ATP channel blockers when used under pathological conditions related to diabetics and cerebral ischemic stroke.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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