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Enregistrement W2942214830 · doi:10.1080/01616412.2019.1609204

Benzyl alcohol suppresses seizures in two different animal models

2019· article· en· W2942214830 sur OpenAlexafffund
Yinhao Wu, Junhan Liu, Ziying Chen, W. McIntyre Burnham

Notice bibliographique

RevueNeurological Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEstrogen and related hormone effects
Établissements canadiensOntario Brain InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOntario Brain Institute
Mots-clésED50Benzyl alcoholChemistryIntraperitoneal injectionPharmacologyKindlingAlcoholBarbituratePentylenetetrazolAnesthesiaAnticonvulsantStimulationEpilepsyMedicinePsychologyInternal medicineOrganic chemistryNeuroscienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: We have been exploring the effects of dihydroprogesterone in female amygdala-kindled rats. For intraperitoneal (i.p.) time–response studies, we used a vehicle containing the common solvent, benzyl alcohol (BnOH). The vehicle containing BnOH was also tested alone as a control.Method and Results: Unexpectedly, it was found that the vehicle containing BnOH had clear-cut anti-seizure effects in the kindling model, with an ED50 of 100 mg/kg. In a follow-up study, dose- and time–response studies of i.p. BnOH were done in male mice in the maximal pentylenetetrazol (PTZ) model. BnOH suppressed PTZ seizures in a dose-dependent manner, with an ED50 of 300 mg/kg against hindlimb tonic extension. Effects were fully established at 5-min post injection and lasted for an hour.Conclusion: BnOH is not an inert solvent. It has clear-cut anti-seizure effects against both focal and generalized seizures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,327 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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