Impact of Diabetes-Associated Lipoproteins on Generation of Fibrinolytic Regulators from Vascular Endothelial Cells
Notice bibliographique
Résumé
Increased thrombotic tendency and decreased fibrinolytic activity have been frequently found in patients with diabetes mellitus (DM). Previous studies by our group indicated that nonenzymatically glycated low density lipoprotein (LDL) increased plasminogen activator inhibitor-1 (PAI-1) production and decreased the generation of tissue plasminogen activator (tPA) from cultured human umbilical vein endothelial cells (HUVEC). The present study demonstrates that plasma levels of PAI-1 or PAI-1/tPA were significantly increased in patients with type 1 (n = 10) and type 2 DM (n = 14) compared with those in healthy controls (n = 10; P < 0.05 or 0.01). LDL from patients with type 1 or type 2 DM, and very low density lipoprotein (VLDL) from patients with type 2 DM induced significantly greater increases in the release of PAI-1 and more profound reduction in tPA generation from HUVEC compared with corresponding lipoproteins from healthy controls (P < 0.05 or 0.01). HDL from diabetic patients did not significantly alter the generation of PAI-1 or tPA from endothelial cells (EC) compared with HDL from controls. Comparable effects of lipoproteins from DM patients on the generation of PAI-1 and tPA were found in human coronary artery EC. LDL and VLDL from patients with type 2 DM enhanced the activation of PAI-1 promoter (-1528/+55)/luciferase reporter gene transiently transfected in HUVEC (P < 0.01). The results of the present study suggest that LDL and VLDL from patients with DM reduce the generation of tPA and increase PAI-1 production through the activation of the PAI-1 promoter in vascular EC.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».