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Enregistrement W3173258492 · doi:10.1096/fasebj.25.1_supplement.lb557

Aging Disrupts The Balance Between Positive And Negative Angiogenic Factors In Skeletal Muscle

2011· article· en· W3173258492 sur OpenAlexaff
Gerald N. Audet, C.E. Nichols, Joshua T. Butcher, Jefferson C. Frisbee, I. Mark Olfert

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensCanadian Society for Exercise Physiology
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthAmerican Heart Association
Mots-clésThrombospondin 1AngiogenesisEndocrinologySkeletal muscleInternal medicineMicrovesselThrombospondinVascular endothelial growth factorVEGF receptorsChemistryBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skeletal muscle microvessel density has been found to decrease with age in both rats and humans, but the mechanisms for this process are still poorly understood. Physiologic regulation of angiogenesis is thought to be controlled by a balance between positive and negative proteins, among which vascular endothelial growth factor (VEGF) and thrombospondin‐1 (TSP‐1) are emerging as two important factors. We hypothesized that age‐related reduction in skeletal muscle capillarity would correlate with lower VEGF and/or higher TSP‐1 levels. We measured protein expression of VEGF and TSP‐1 in the hind limb muscles, plantaris (PLT), soleus (SOL), and gastrocnemius (GA), of 12 week‐ (young, N=5–6) and 20 week‐ old (aged, N=3–6) lean Zucker rats. In the GA, aged animals had a 570% increase in TSP‐1 (p=0.014) and no difference in VEGF. In the PLT, aged animals had a no significant difference in TSP‐1 and a 60% decrease in VEGF (p=0.049). In the SOL, aged animals had a 198% increase in TSP‐1 (p=0.003), and no difference in VEGF. These results suggest that an altered balance between VEGF and TSP‐1 may be responsible for capillary rarefaction in aged muscle. Research supported by NIH 5T32‐HL090610 and AHA 10BGIA3630002.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,235 · 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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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