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Enregistrement W2013710108 · doi:10.1016/j.cjca.2014.09.019

Impairing Eukaryotic Elongation Factor 2 Kinase Activity Decreases Atherosclerotic Plaque Formation

2014· article· en· W2013710108 sur OpenAlexafffundvenue
Peng Zhang, Maziar Riazy, Matthew Gold, Shu-Huei Tsai, Kelly M. McNagny, Christopher G. Proud, Vincent Duronio

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Cardiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAtherosclerosis and Cardiovascular Diseases
Établissements canadiensVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of British Columbia and YukonHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineHaematopoiesisMutantCell biologyBone marrowCancer researchKinaseInternal medicineStem cellBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We tested whether loss of eukaryotic elongation factor 2 kinase (eEF2K) activity in macrophages suppresses development of atherosclerosis by transplanting bone marrow from mice with mutant eEF2K into ldlr(-/-) mice. Sixteen weeks after high-fat diet feeding, mutant eEF2K hematopoietic chimeras had a dramatically reduced level of atherosclerotic plaque formation. M1-skewed macrophages from eEF2K knock-in mice have less tumour necrosis factor-α release and a lesser ability to induce expression of endothelial cell markers, providing a potential explanation for the role of eEF2K. Because eEF2K activity in cells of the hematopoietic compartment contributes to atherosclerosis development, drugs inhibiting eEF2K might have a beneficial effect in treatment of atherosclerosis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,189 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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