MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4205814616 · doi:10.1371/journal.pone.0262633

Short communication: Tissue distribution of major cannabinoids following intraperitoneal injection in male rats

2022· article· en· W4205814616 sur OpenAlexafffund
Cody A. C. Lust, Xinjie Lin, Erin M. Rock, Cheryl L. Limebeer, Linda A. Parker, David W.L.

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick Children
Mots-clésAdipose tissueCannabinoidIntraperitoneal injectionDistribution (mathematics)JejunumPharmacologySynthetic cannabinoidsTissue distributionInternal medicineEndocrinologyMedicinePhysiologyChemistryBiologyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently, peripheral tissue distribution of cannabinoids after treatment is poorly understood. This pilot study sought to examine the early tissue distribution of major cannabinoids 30 minutes following an intraperitoneal injection of vehicle (1:9 Tween 80/SAL), and doses of THC (1 mg/kg) and CBD (5 mg/kg) that are feasible for human consumption in serum, adipose, brain, lung, liver, jejunum, and muscle of male Sprague-Dawley rats. The jejunum and adipose were most enriched in THC. Similarly, CBD was enriched in the jejunum and adipose but also the liver. In contrast, the brain had the lowest concentration of cannabinoids relative to other tissues. The liver had the greatest concentration of the THC metabolites, 11-OH-THC and COOH-THC, compared to all other tissues. Overall, these findings highlight broad tissue distribution and marked differences in tissue concentration not previously appreciated. Thus, as cannabinoid research continues to rapidly grow, consideration of the potential bioactive effects of these molecules in peripheral tissues is warranted in future studies.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONE→Même sujetCannabis and Cannabinoid Research→Travaux en français237 207→