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Enregistrement W3174784036 · doi:10.1096/fasebj.2019.33.1_supplement.758.6

Sex‐specific Computational Models for Blood Pressure Regulation in the Rat

2019· article· en· W3174784036 sur OpenAlexaffabout
Sameed Ahmed, Jessica Leete, Francisco López Hernández, Anita T. Layton

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal Regulation and Hypertension
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésBlood pressureRenal functionMedicineKidneyHemodynamicsRenal blood flowRenin–angiotensin systemAutoregulationInternal medicinePharmacologyEndocrinologyCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Renal hemodynamics play a critical role in blood pressure regulation, while renal autoregulatory mechanisms maintain kidney function for varying blood pressure. Computational models have been developed of the cardiovascular system to simulate blood pressure regulation in humans, including the seminal model by Guyton et al. (Ann Rev Physiol 1972). Although the Guyton model and its many variants represent mechanisms for renal autoregulation, they appear to fail to adequately maintain glomerular filtration rate for a sufficiently wide range of blood pressure. Additionally, while such human models have clinical values in that they can be used to assess the effects and reveal mechanisms of hypertensive therapeutic treatments, rodent models would be more useful in assisting the interpretation of animal experiments. Finally, despite well‐known sexual dimorphism in blood pressure regulation, all published models are gender neutral Given these observations, the goal of this project is to develop the first sex‐specific computational models of blood pressure regulation for the rat. The resulting models represent the interplay between cardiovascular function, renal hemodynamics, and kidney function. They also include the actions of the renal sympathetic nerve activity and the renin‐angiotensin‐aldosterone system. We applied the models to investigate the cardiovascular effects of antihypertensive treatments including diuretics, angiotensin converting enzyme (ACE) inhibitors, and angiotensin receptor blocker (ARB), and of nonsteroidal anti‐inflammatory drugs (NSAIDs). Simulations were conducted to identify risks factors for acute kidney injury following the administration of a combination of these treatments. Support or Funding Information This research was supported by the Canada 150 Research Chair program and by the National Institutes of Health: National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases, grant R01DK106102. This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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