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Enregistrement W2029449323 · doi:10.1177/1538574409348352

Atorvastatin Modulates Matrix Metalloproteinase Expression, Activity, and Signaling in Abdominal Aortic Aneurysms

2009· article· en· W2029449323 sur OpenAlexaff
Morris Schweitzer, Benjamin Mitmaker, Daniel Obrand, Nathan Sheiner, Cherrie Abraham, Stevan Dostanic, Melissa Meilleur, Tomoko Sugahara, Lorraine E. Chalifour

Notice bibliographique

RevueVascular and Endovascular Surgery · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAortic aneurysm repair treatments
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTIMP1MedicineMatrix metalloproteinaseMMP9MMP3MMP2MetalloproteinaseZymographyAtorvastatinAbdominal aortic aneurysmTissue inhibitor of metalloproteinaseInternal medicineGelatinaseEndocrinologyCardiologyGene expressionAneurysmDownregulation and upregulationSurgeryGeneBiologyBiochemistryCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Statins may reduce abdominal aortic aneurysm (AAA) progression. We sought to measure how atorvastatin (AT) treatment might modulate matrix metalloproteinase (MMP) expression and/or activity in human AAA. Tissue from human AAAs at surgical repair was obtained from patients who were either not on statins (NST, n = 19) or treated with AT (n = 19). Immunoblots measured expression and zymography measured activity. Expression of most proteins was greater in the central compared with distal AAA region. Matrix metalloproteinase 1, MMP2, MMP3, MMP9, Tissue Inhibitor of Metalloproteinase (TIMP2), TIMP3, TIMP4, or total Sma Mothers Against Decapentaplegia (SMAD2) expression did not differ with treatment. There was a trend toward reduced MMP8 and TIMP1 expression and MMP2 zymographic activity in the AT-treatment group. In contrast, AT-treated samples had significantly reduced MMP13 (P = .02), latent-transforming growth factor (TGF)-beta (P = .02), and phospho-SMAD2 (P = .029) expression than NST-treated samples. We conclude that the AT-mediated decrease in MMP expression and activity reduces TGF-beta signaling in the central region of human AAAs.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,242 · 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'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

Citations37
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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