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Enregistrement W1502393288 · doi:10.25011/cim.v36i1.19399

Protein Oxidation in Metabolic Syndrome

2013· review· en· W1502393288 sur OpenAlexvenueno aff
Eugenia Hopps, Gregorio Caimi

Notice bibliographique

RevueClinical and investigative medicine · 2013
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Glycation End Products research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtein CarbonylationInsulin resistanceOxidative stressMetabolic syndromeResistinDyslipidemiaInternal medicineProteolysisDiabetes mellitusMedicineEndocrinologyInflammationPathogenesisOxidative phosphorylationChemistryBiochemistryOxidative damageEnzymeAdiponectin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Oxidative stress plays a pivotal role in the pathogenesis of the metabolic syndrome and in the progression of its complications. Carbonylated proteins are a stable marker of severe oxidative stress because damage to the protein structure is irreversible and may cause an inhibition of their enzymatic activity or an increased susceptibility to proteolysis. There are few data regarding protein oxidation in metabolic syndrome, although elevated levels of carbonyl groups are often detected in subjects with obesity, diabetes mellitus, hypertension or dyslipidemia, well-known components of the metabolic syndrome. In particular, obesity, insulin resistance and diabetes mellitus are frequently associated with increased protein carbonylation. A relationship between insulin resistance, protein oxidative stress and inflammation has also been suggested as well as protein oxidation products are correlated with overexpression of resistin, TNF-α and IL-6. CONCLUSION: Therapeutic interventions based on lifestyle modifications and pharmacological agents in order to correct all the main risk factors influence oxidative stress and protein carbonylation.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations32
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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