A physiology-based mathematical model of the renin-angiotensin system, bone remodeling, and calcium homeostasis: Effects of estrogen and renin-angiotensin system inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During menopause, estrogen levels decline significantly, leading to substantial physiological changes due to estrogen’s regulatory role in various systems. In particular, estrogen helps prevent excessive bone resorption by its impact on bone remodeling. When estrogen levels decrease, bone resorption increases, often resulting in weakened bones and osteoporosis in post-menopausal women. Experimental studies have also shown that estrogen regulates the renin-angiotensin system (RAS), a hormone system involved in many physiological processes, including blood pressure regulation. Additionally, the RAS has an interconnected relationship with calcium regulatory and bone remodeling systems. Given these dynamic interplays, how would perturbations in one system affect the others? To answer that question, we developed a physiology-based mathematical model that simulates the interactions of estrogen, key RAS components, calcium regulation, and bone remodeling. Through sensitivity analysis and model simulations, we investigated how declining estrogen levels affect the RAS and bone mineral density. Furthermore, we quantified how RAS inhibitors, specifically angiotensin-converting enzyme inhibitors and angiotensin receptor blockers, may increase bone density during post-menopausal estrogen decline.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».