MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W127721782 · doi:10.1007/978-3-0348-8047-3_20

Peroxisome proliferator activated receptors, inflammation, the vasculature and the heart

2003· book-chapter· en· W127721782 sur OpenAlexaff
Quy N. Diep, Farhad Amiri, Ernesto L. Schiffrin

Notice bibliographique

RevueBirkhäuser Basel eBooks · 2003
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePeroxisome Proliferator-Activated Receptors
Établissements canadiensMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeroxisome proliferator-activated receptorInflammationTranscription factorReceptorBiologyPeroxisomeNuclear receptorCell biologyPPAR agonistImmunologyGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last dozen years since the discovery of the family of transcription factor termed peroxisome proliferator activated receptors (PPAR) [], an impressive number of studies have investigated the characteristics, ligands and functional roles as well as molecular mechanisms of PPARs. Although PPARs were formerly believed to regulate genes involved only in lipid and glucose metabolism, a large number of more recent studies have explored the role of PPARs in cell growth, cell migration as well as in inflammation. The function of PPARs in inflammation was first demonstrated by Devchand et al. [] who showed that pro-inflammatory eicosanoid leukotriene B4 binds to PPARa and induces transcription of genes involved in wand (3-oxidation. In this chapter, we briefly summarize the role of PPARs in inflammation generally, and discuss in greater detail the role of PPARs in the heart. We will discuss molecular, biochemical, physiological and pharmacological roles of PPARa and PPARy in the regulation of cardiac hypertrophy, inflammation and cardiac function, and introduce novel concepts relating to PPARs as transcription factors in the regulation of the expression of inflammatory response genes as mechanisms that participate in the pathophysiology of cardiac disease.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,588
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBirkhäuser Basel eBooksMême sujetPeroxisome Proliferator-Activated ReceptorsTravaux en français237 207