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Enregistrement W2031798786 · doi:10.2217/clp.09.73

Metabolic shifts during cardiac hypertrophy

2009· article· en· W2031798786 sur OpenAlexaff
Meera Kaur, Paramjit S. Tappia

Notice bibliographique

RevueClinical Lipidology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesHospital Research Foundation
Mots-clésInternal medicineEndocrinologyHeart failureGlycolysisMuscle hypertrophyBiologyAnabolismBeta oxidationLipid metabolismCarbohydrate metabolismHypoxia (environmental)MetabolismChemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evaluation of: Krishnan J, Suter M, Windak R et al.: Activation of a HIF‑1a–PPAR‑a axis underlies the integration of glycolytic and lipid anabolic pathways in pathologic cardiac hypertrophy. Cell. Metab. 9, 512–524 (2009). During the development of cardiac hypertrophy and progression to heart failure, the myocardial energy source switches from fatty acid oxidation to glycolysis; a process that is a reversion to the fetal energy substrate preference pattern. Alterations in cardiac metabolism in response to substrate availability appears to involve changes in the transcriptional control of genes implicated in the transport and metabolism of fatty acids and glucose, which are mainly regulated by a class of transcription factors termed PPARs. The transcriptional activation of glucose transporters and glycolytic enzymes is also mediated by hypoxia‑inducible factor‑1 (HIF‑1). Chronic activation of the HIF‑1 pathway in the heart is considered to have an adverse outcome. Thus, it can be suggested that chronic activation of the HIF pathway in hypertrophied hearts is maladaptive and contributes to cardiac degeneration and progression to heart failure. In this paper, a model in which activation of the HIF‑1a–PPAR‑g axis by pathologic stress is proposed to underlie the key changes in cell metabolism that are characteristic of and contribute to the development of cardiac hypertrophy and its transition to heart failure.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil0,686

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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)0,0000,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations6
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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