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Enregistrement W3171418166 · doi:10.1096/fasebj.27.1_supplement.723.8

Improvement to the surface tension reducing capability of human pulmonary surfactant with elevated levels of cholesterol via addition of surfactant protein A

2013· article· en· W3171418166 sur OpenAlexaffabout
Joshua Qua Hiansen, Lijuan Yao, James F. Lewis, Ruud A. W. Veldhuizen

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulmonary surfactantSurface tensionCholesterolChemistryAcetoneChromatographyAir bubbleBiochemistryMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pulmonary surfactant is composed of phospholipids, neutral lipids and proteins. Surfactant's composition is important for its ability to reduce surface tensions within alveoli. Previous studies showed that serum‐protein mediated surfactant dysfunction can be overcome by the addition of surfactant protein A (SP‐A) to the material. Elevated cholesterol levels in surfactant can also cause surfactant dysfunction, but it is unknown if SP‐A can reverse this form of impairment. It was hypothesized that the addition of SP‐A to surfactant with elevated levels of cholesterol will improve the material's ability to reduce surface tension. Human surfactant was depleted of cholesterol via repeated acetone precipitation and reconstituted with 0, 5, 10 or 20% cholesterol with or without 5% SP‐A. The minimum achievable surface tension of the samples was tested on a captive bubble surfactometer. Results showed that surfactant with 10 and 20% cholesterol had significantly higher minimum surface tensions than surfactant with 0 and 5% cholesterol. Addition of SP‐A to samples with 10 and 20% cholesterol resulted in significantly lower minimum surface tension as compared to analogous samples without SP‐A. In conclusion , cholesterol mediated surfactant dysfunction can be mitigated by SP‐A. Funding was provided by Canadian Institutes for Health Research.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,273 · 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'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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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