What can naked mole‐rats teach us about ameliorating hypoxia‐related human diseases?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ameliorating the deleterious impact of systemic or tissue‐level hypoxia or ischemia is key to preventing or treating many human diseases and pathologies. Usefully, environmental hypoxia is also a common challenge in many natural habitats; animals that are native to such hypoxic niches often exhibit strategies that enable them to thrive with limited O 2 availability. Studying how such species have evolved to tolerate systemic hypoxia offers a promising avenue of discovery for novel strategies to mitigate the deleterious effects of hypoxia in human diseases and pathologies. Of particular interest are naked mole‐rats, which are among the most hypoxia‐tolerant mammals. Naked mole‐rats that tolerate severe hypoxia in a laboratory setting are also protected against clinically relevant mimics of heart attack and stroke. The mechanisms that support this tolerance are currently being elucidated but results to date suggest that metabolic rate suppression, reprogramming of metabolic pathways, and mechanisms that defend against deleterious perturbations of cellular signaling pathways all provide layers of protection. Herein, we synthesize and discuss what is known regarding adaptations to hypoxia in the naked mole‐rat cardiopulmonary system and brain, as these systems comprise both the primary means of delivering O 2 to tissues and the most hypoxia‐sensitive organs in mammals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».