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Enregistrement W74498408 · doi:10.1007/978-1-60761-247-6_2

Evaluating Micro- and Macro-vascular Disease, the End Stage of Atherosclerosis, in Rat Models

2009· review· en· W74498408 sur OpenAlexaff
James C. Russell

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseHyperinsulinemiaHyperlipidemiaAnimal modelDiabetes mellitusBioinformaticsVascular diseaseMedicineBiologyGenetic modelKidney diseasePathologyInternal medicineEndocrinologyInsulin resistanceGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Development of effective treatment or, more critically, preventative measures against atherosclerosis and cardiovascular disease will require animal models that mimic the disease processes seen in humans and permit identification of the genetic and physiological factors. The Rat is normally resistant to cardiovascular disease, but a number of genetic mutations make affected strains of rats highly susceptible to atherosclerosis and micro- and macro-vascular disease that is highly analogous to human disease. These models of obesity develop the metabolic syndrome and type 2 diabetes, hyperinsulinemia, hyperlipidemia, vascular and myocardial dysfunction, and end-stage lesions in the heart and kidney. The models offer the prospect of both genetic and molecular biology studies that are linked directly to spontaneous cardiovascular disease and exploration of putative preventative or treatment approaches, including pharmaceutical agents. Use of small animal models of cardiovascular disease is dependent on appropriate experimental design and techniques that take account of the complex nature of the disease processes. Detailed experimental procedures for the use of rat models, including handling and treatment of animals, choice of experimental variables and endpoints, assay methods, and histological and electron microscopy techniques are covered in this chapter.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,362 · 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'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

Citations5
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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