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Enregistrement W1858885658 · doi:10.2174/978160805184711001010038

miRNAs in Cardiac Hypertrophy and Heart Failure

2010· book-chapter· en· W1858885658 sur OpenAlexaff
Zhiguo Wang

Notice bibliographique

RevueBENTHAM SCIENCE PUBLISHERS eBooks · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeart failureMuscle hypertrophyCardiologyPathologicalmicroRNACardiac hypertrophyInternal medicineSudden cardiac deathCardiac function curveMedicineHypertrophic cardiomyopathyHeart diseaseBiologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this chapter is to introduce the role of miRNAs in the pathological process of cardiac hypertrophy/heart failure. Cardiovascular disease is among the main causes of morbidity and mortality in developed countries. In response to stress, the adult heart undergoes remodelling process and hypertrophic growth to adapt to altered workloads and to compensate for the impaired cardiac function. Pathological hypertrophy results in loss of cardiac function and is the major predictor of heart failure and sudden death. Recent studies have established the role of miRNAs in cardiac hypertrophy/heart failure as causal factors or important regulators. miRNAs are aberrantly expressed in various animal models and in patients with heart failure. The miRNAs involved in cardiac hypertrophy/heart failure can in general be divided into two categories: anti-hypertrophic and pro-hypertrophic miRNAs. This chapter introduces the roles of miRNAs in experimental and clinical cardiac hypertrophy/heart failure. Detailed description is given of the well-studied pro-hypertrophic miRNAs miR-195, miR-208 and miR-23a, and anti-hypertrophic miRNAs miR-1, miR-133 and miR-9.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,207 · 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
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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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