MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3177118806 · doi:10.1096/fasebj.26.1_supplement.lb631

Differential impact of three β‐adrenergic receptor antagonists on the vascular dysfunction of atherosclerotic mice

2012· article· en· W3177118806 sur OpenAlexaff
Xiaoyan Luo, Virginie Bolduc, Christian Le Gouill, Michel Bouvier, Éric Thorin

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueReceptor Mechanisms and Signaling
Établissements canadiensInstitute for Research in Immunology and CancerMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNebivololAntagonistInternal medicineMedicineEndocrinologyPropranololIn vivoReceptor antagonistEndotheliumEndothelial dysfunctionReceptorVasodilationPharmacologyCardiologyBiologyBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

β‐adrenergic receptor (β‐AR) antagonists reduce heart rate (HR) but differentially alter intracellular pathways in vitro through bias signaling. To assess the functional consequences of these diverse pharmacological properties, we treated for 3 months (n=7 per group) or not (n=6) 4‐mo atherosclerotic LDLr −/− :hApoB +/+ (ATX) male mice with carvedilol (CARV, β‐AR antagonist and partial α 1 ‐AR antagonist; 25mg/kg/d), nebivolol (NEBI, β 1 ‐AR antagonist with antioxidant property; 5mg/kg/d) or propranolol (PROP, β‐AR antagonist; 100mg/kg/d). Reduction (~15%) of HR at 2 weeks was similar. In pressurized cerebral arteries, CARV prevented endothelial dysfunction by improving endothelium‐dependent flow‐mediated dilations (FMD) by 57% (P<0.05) and normalized wall stiffness (P<0.05). In contrast, PROP and NEBI worsened FMD by 54% and 41% (P<0.05) and did not correct stiffness. In addition, stiffening of carotid arteries was only limited by NEBI (P<0.05), while acetylcholine‐induced endothelium‐dependent relaxation was similar in all groups. We conclude that chronic in vivo β‐AR antagonisms lead to differential vascular responses that could lead to long‐term differential clinical outcomes. CIHR MOP89733 .

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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB Journal→Même sujetReceptor Mechanisms and Signaling→Travaux en français237 207→