Polish
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Magnetic Resonance Imaging 1985

Nuclear magnetic resonance spectroscopy of rat ventricles following chronic hypoxia: a model of right ventricular hypertrophy.

Tylko zarejestrowani użytkownicy mogą tłumaczyć artykuły
Zaloguj się Zarejestruj się
Link zostanie zapisany w schowku
R Fried
L M Boxt
D J Huber
L M Reid
D F Adams

Słowa kluczowe

Abstrakcyjny

Nuclear magnetic resonance spectroscopy was used to study the effect of chronic hypoxia on both right (RV) and left ventricular and septal (LV + S) muscle. Rats in the hypoxic group, kept in a hypobaric chamber at 1/2 atm pressure for 2 weeks, developed right, but not left, ventricular hypertrophy (p less than 0.001). Tissues were studied within 2.5 h of return to air. T1 and T2 relaxation times of RV, LV + S and thigh muscle (Th) from hypoxic and control rats were compared. The T2 value distinguished hypoxic from control RV (p less than 0.002), but not hypoxic from control LV + S or Th, indicating that the change in relaxation time reflects cellular hypertrophy, and not hypoxemia. For hypoxic rats only the T2 value distinguished each muscle type: RV from LV + S (p less than 0.009), RV from Th (p less than 0.001) and LV + S from Th (p less than 0001). The T1 value did not identify either the hypoxic or control group or the type of muscle. Percent water content was similar for all tissues. For hypoxic RV, T2 correlated with the percent water content (r = 0.89; p less than 0.01). The sensitivity of T2 to the cellular changes associated with hypoxic RV hypertrophy could provide a means of detecting right ventricular hypertrophy.

Dołącz do naszej strony
na Facebooku

Najbardziej kompletna baza danych ziół leczniczych poparta naukowo

  • Działa w 55 językach
  • Ziołowe leki poparte nauką
  • Rozpoznawanie ziół na podstawie obrazu
  • Interaktywna mapa GPS - oznacz zioła na miejscu (wkrótce)
  • Przeczytaj publikacje naukowe związane z Twoim wyszukiwaniem
  • Szukaj ziół leczniczych po ich działaniu
  • Uporządkuj swoje zainteresowania i bądź na bieżąco z nowościami, badaniami klinicznymi i patentami

Wpisz objaw lub chorobę i przeczytaj o ziołach, które mogą pomóc, wpisz zioło i zobacz choroby i objawy, na które są stosowane.
* Wszystkie informacje oparte są na opublikowanych badaniach naukowych

Google Play badgeApp Store badge