Glycosaminoglycans, Hyperglycemia, and Disease
Notice bibliographique
Résumé
SIGNIFICANCE: Diabetes is a widespread disease with many clinical pathologies. Despite numerous pharmaceutical strategies for treatment, the incidence of diabetes continues to increase. Hyperglycemia, observed in diabetes, causes endothelial injury resulting in microvascular and macrovascular complications such as nephropathy, retinopathy, neuropathy, and increased atherosclerosis. RECENT ADVANCES: Proteoglycans are chemically diverse macromolecules consisting of a protein core with glycosaminoglycans (GAGs) attached. Heparan sulfate proteoglycans are important compounds found on the endothelial cell membrane and in the extracellular matrix, which play an important role in growth regulation and serve as a reservoir for cytokines and other bioactive molecules. Endothelial cells are altered in hyperglycemia by a reduction in heparan sulfate and upregulation and secretion of heparanase, an enzyme that degrades heparan sulfate GAGs on proteoglycans. Reactive oxygen species, increased in diabetes, also destroy GAGs. CRITICAL ISSUES: Preservation of heparan sulfate proteoglycans on endothelial cells may be a strategy to prevent angiopathy associated with diabetes. The use of GAGs and GAG-like compounds may increase endothelial heparan sulfate and prevent an increase in the heparanase enzyme. FUTURE DIRECTIONS: Elucidating the mechanisms of GAG depletion and its significance in endothelial health may help to further understand, prevent, and treat cardiovascular complications associated with diabetes. Further studies examining the role of GAGs and GAG-like compounds in maintaining endothelial health, including their effect on heparanase, will determine the feasibility of these compounds in diabetes treatment. Preservation of heparan sulfate by decreasing heparanase may have important implications not only in diabetes, but also in cardiovascular disease and tumor biology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».