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Enregistrement W4396609929 · doi:10.1089/ham.2023.0090

The Potential Interplay Between HIF-1α, Angiogenic, and Autophagic Signaling During Intermittent Hypoxic Exposure and Exercise

2024· review· en· W4396609929 sur OpenAlexaff
Quint Berkemeier, Michael R. Deyhle, James J. McCormick, Kurt A. Escobar, Christine M. Mermier

Notice bibliographique

RevueHigh Altitude Medicine & Biology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHigh Altitude and Hypoxia
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypoxia (environmental)AutophagyMedicinePhysical medicine and rehabilitationBiologyChemistryApoptosisBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

25:326-336, 2024.-Environmental hypoxia as a result of decreased barometric pressure upon ascent to high altitudes (>2,500 m) presents increased physiological demands compared with low altitudes, or normoxic environments. Competitive athletes, mountaineers, wildland firefighters, military personnel, miners, and outdoor enthusiasts commonly participate in, or are exposed to, forms of exercise or physical labor at moderate to high altitudes. However, the majority of research on intermittent hypoxic exposure is centered around hematological markers, and the skeletal muscle cellular responses to exercise in hypoxic environments remain largely unknown. Two processes that may be integral for the maintenance of cellular health in skeletal muscle include angiogenesis, or the formation of new blood vessels from preexisting vasculature and autophagy, a process that removes and recycles damaged and dysfunctional cellular material in the lysosome. The purpose of this review is to is to examine the current body of literature and highlight the potential interplay between low-oxygen-sensing pathways, angiogenesis, and autophagy during acute and prolonged intermittent hypoxic exposure in conjunction with exercise. The views expressed in this paper are those of the authors and do not reflect the official policy of the Department of Army, DOD, DOE, ORAU/ORISE or U.S. Government.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,296 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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