MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2018673541 · doi:10.2174/187152908785849107

Lectin-Like Oxidized Low-Density Lipoprotein Receptor-1 (LOX-1), a Relevant Target for Diabetic Vasculopathy?

2008· review· en· W2018673541 sur OpenAlexaff
Geneviève Renier

Notice bibliographique

RevueCardiovascular & Haematological Disorders - Drug Targets · 2008
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAtherosclerosis and Cardiovascular Diseases
Établissements canadiensHôpital Notre-Dame
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlycationDiabetes mellitusEndothelial dysfunctionMedicineInternal medicineLipoproteinInflammationReceptorLow-density lipoproteinEndocrinologyEndotheliumPharmacologyChemistryCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mechanisms through which major risk factors accelerate diabetic angiopathy include low density lipoprotein (LDL) oxidation and advanced glycation end products (AGEs) formation. Lectin-like oxidized LDL receptor (LOX-1) is a newly identified vascular receptor for oxidized LDL (oxLDL) and AGEs. LOX-1 is up-regulated in vascular endothelium of diabetic animals and thus may be relevant to the development and progression of human diabetic vasculopathy. The mechanisms responsible for LOX-1 induction in diabetes remain unclear but appear to involve metabolic and inflammatory stimuli relevant to diabetes. Such factors may impact on LOX-1-mediated pro-atherogenic events, including endothelial dysfunction and plaque destabilization. Previous studies have shown that drugs commonly used in the treatment of type 2 diabetic patients, including statins and antidiabetic agents, inhibit endothelial LOX-1 expression. This review summarizes recent advances related to the role of LOX-1 in macrovascular diseases, its regulation by some derangements commonly found in diabetic patients and its modulation by vasculoprotective drugs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,029
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,223 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCardiovascular & Haematological Disorders - Drug TargetsMême sujetAtherosclerosis and Cardiovascular DiseasesTravaux en français237 207