Administration of the KCa channel activator SKA-31 improves long-term endothelial function, blood pressure regulation and cardiac performance in rats with type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: channel activator SKA-31 would mitigate the development/severity of type 2 diabetes (T2D)-associated cardiovascular (CV) complications in adult male Goto-Kakizaki (GK) rats with spontaneous T2D. METHODS: channel activator SKA-31 (10 mg/kg) at ~14 weeks of age by daily intraperitoneal injection for 12 consecutive weeks. In vivo and ex vivo analyses of CV function, immune system status, vascular signaling and metabolic hormones were performed following treatment. RESULTS: Vehicle-treated T2D GK rats exhibited gradual increases in systolic and diastolic blood pressure, whereas SKA-31 administration led to lower mean arterial pressure, along with improvements in cardiac function (i.e., ejection fraction, fractional shortening) and structure (i.e., end systolic and diastolic volumes), as determined by echocardiography. SKA-31 treatment in vivo further improved vascular endothelial function in small mesenteric arteries, as determined by arterial pressure myography, and increased the protein expression of vasodilatory signaling molecules in the vascular wall. Prolonged SKA-31 treatment did not impair vasodilatory responsiveness in skeletal muscle and coronary arteries, elicit a pro-inflammatory profile in T2D GK rats or produce any adverse histological effects in brain, kidney or liver. CONCLUSIONS: channel activator SKA-31 improved CV function in an established rat model of spontaneous T2D and reveal a potential novel strategy to oppose CV-related morbidity in T2D.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».