Regulation of breathing pattern by IL-10
Notice bibliographique
Résumé
Proinflammatory cytokines like interleukin-1β (IL-1β) affect the control of breathing. Our aim is to determine the effect of the anti-inflammatory cytokine IL-10 οn the control of breathing. IL-10 knockout mice (IL-10−/−, n = 10) and wild-type mice (IL-10+/+, n = 10) were exposed to the following test gases: hyperoxic hypercapnia 7% CO2-93% O2, normoxic hypercapnia 7% CO2-21% O2, hypoxic hypercapnia 7% CO2-10% O2, and hypoxic normocapnia 3% CO2-10% O2. The ventilatory function was assessed using whole body plethysmography. Recombinant mouse IL-10 (rIL-10; 10 μg/kg) was administered intraperitoneally to wild-type mice ( n = 10) 30 min before the onset of gas challenge. IL-10 was administered in neonatal medullary slices (10–30 ng/ml, n = 8). We found that IL-10−/−mice exhibited consistently increased frequency and reduced tidal volume compared with IL-10+/+mice during room air breathing and in all test gases (by 23.62 to 33.2%, P < 0.05 and −36.23 to −41.69%, P < 0.05, respectively). In all inspired gases, the minute ventilation of IL-10−/−mice was lower than IL-10+/+(by −15.67 to −22.74%, P < 0.05). The rapid shallow breathing index was higher in IL-10−/−mice compared with IL-10+/+mice in all inspired gases (by 50.25 to 57.5%, P < 0.05). The intraperitoneal injection of rIL-10 caused reduction of the respiratory rate and augmentation of the tidal volume in room air and also in all inspired gases (by −12.22 to −29.53 and 32.18 to 45.11%, P < 0.05, respectively). IL-10 administration in neonatal rat ( n = 8) in vitro rhythmically active medullary slice preparations did not affect either rhythmicity or peak amplitude of hypoglossal nerve discharge. In conclusion, IL-10 may induce a slower and deeper pattern of breathing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».