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Enregistrement W63482918 · doi:10.1096/fasebj.25.1_supplement.1051.1

Verapamil and NAC reduce the excess and damaging increase in myoplasmic calcium concentration during fatigue

2011· article· en· W63482918 sur OpenAlexaff
David Selvin, Jean‐Marc Renaud

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Ischemia and Reperfusion
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVerapamilInternal medicineChemistryEndocrinologyCalciumResting potentialChannel blockerContractilityL-type calcium channelCalcium channelMembrane potentialBiophysicsBiologyMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Muscles that lack KATP channel activity generate much greater resting [Ca2+]i and force than normal muscles. The large increase in resting force in KATP channel deficient muscles is completely abolished with 1 μM verapamil, a L-type Ca2+ channel blocker, which suggests that the increase in resting force was due to a Ca2+ influx through L-type Ca2+ channel. However, we recently found that NAC, a ROS scavenger, also reduces resting force. The objective of this study was to test the hypothesis that “the excess increases in resting [Ca2+]i during fatigue in KATP channel deficient muscles starts with an excess Ca2+ influx through L-type Ca2+ channels, followed by excess ROS production that somehow causes a further increase in resting [Ca2+]i”. At 1 μm, verapamil had no effect on tetanic and resting Ca2+ before fatigue, but significantly reduced resting [Ca2+]i in KATP channel deficient fibers. At 1 mM, NAC did not affect contractility and reduced the increase in resting [Ca2+]i in KATP channel deficient fibers. It is therefore suggested that the excess increased in resting [Ca2+]i during fatigue in KATP channel deficient FDB fibers is not completely due to an influx through L-type Ca2+ channels as it may involve excess ROS production acting on proteins that regulate [Ca2+]i (e.g., the Ca2+ ATPase).

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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