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Enregistrement W758535183 · doi:10.1096/fasebj.26.1_supplement.860.21

Adenosine and NO blockade decreases skeletal muscle interstitial pH during hypoxia

2012· article· en· W758535183 sur OpenAlexafffund
David A. MacLean, Sergio Fabris, Ashley Smith

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHigh Altitude and Hypoxia
Établissements canadiensNOSM UniversityLaurentian University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicrodialysisHypoxia (environmental)Skeletal muscleNitric oxideChemistryAdenosineVasodilationPerfusionEndocrinologyAnaerobic exerciseInternal medicineAnesthesiaOxygenMedicineExtracellularBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study examined the effects that blocking local adenosine and nitric oxide production has on skeletal muscle interstitial pH and H + during hypoxia. Eight anesthetized rats had two microdialysis fibers inserted into the gastrocnemius muscle of each leg and perfused with Ringers (control) or 500 μM AOPCP (5′ectonucleotidase inhibitor) plus 10 mM L‐NAME (NOS inhibitor). Following baseline collections (20 min with saline, Baseline 1), all the probes were perfused with the both blockers for (20 min, Baseline 2) followed by 20 min of hypoxia (inhalation of 10.5% O 2 ) and recovery. The perfusion of the blockers resulted in a decrease (P<0.05) in skeletal muscle interstitial pH and a reciprocal increase (P<0.05) in interstitial H + during normoxia (Baseline 2) and these changes were further exaggerated during hypoxia as well as recovery (Figures)1. These data clearly demonstrate that blocking local vasodilators most likely resulted in a decrease in local tissue blood flow and an accumulation of H + , which is further elevated under anaerobic conditions such as hypoxia.

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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,220 · 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
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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