Inter‐relationship Between the <i>In vivo</i> Metabolism of Apolipoprotein B <sub>100</sub> ‐Containing Lipoproteins and LDL Particle Size and LDL Particle Number
Notice bibliographique
Résumé
Studies have shown that small dense LDL particles confer an increased risk of coronary heart disease (CHD) compared with large LDL. LDL particle number is also an important risk factor for CHD. The objective was to investigate the inter‐relationship between the in vivo kinetics of apolipoprotein (apo) B100‐containing lipoproteins and LDL particle size (LDLsi) and LDL particle number (LDL‐apoB). This analysis is based on data from 154 male and female subjects among whom in vivo lipoprotein kinetics were investigated using a bolus/infusion of D 3 ‐leucine. LDLsi was assessed by non‐denaturing polyacrylamide gradient gel electrophoresis. Participants' mean age (±SD) was 44.7±12.6 yrs. Mean body mass index (BMI) and triglyceride levels were 28.6±4.7 kg/m 2 and 1.97±1.4 mmol/l respectively. LDLsi correlated positively with plasma adiponectin levels (age and BMI‐adjusted Spearman r=0.41, P<0.001) and the fractional catabolic rate (FCR) of VLDL‐apoB (r=0.43, P<0.001) and negatively with plasma TG (r=‐0.42 P<0.001) and the pool size of VLDL‐apoB (r=‐0.38, P<0.001). Plasma LDL‐apoB levels correlated positively with the production rate of VLDL‐apoB (r=0.27, P=0.006) and negatively LDL‐apoB FCR (r=‐0.59, P<0.001). LDL‐apoB showed no correlation with plasma TG (r=0.07, P=0.47), LDLsi (r=0.18, P=0.08) and adiponectin (r=‐0.02, P=0.82). These data suggest that LDL size and LDL particle number are determined by distinct metabolic pathways. Funding provided by the Canadian Institutes of Health Research and the Chair of Nutrition, Université Laval
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».