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Enregistrement W2036304437 · doi:10.1097/mol.0000000000000114

PCSK9 and LDLR degradation

2014· review· en· W2036304437 sur OpenAlexafffund
Thomas A. Lagace

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Lipidology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésPCSK9Proprotein convertaseKexinLDL receptorCholesterolSterol regulatory element-binding proteinApolipoprotein BLipoproteinBiologyEndocrinologyCell biologyLipidologyInternal medicineChemistryMedicineSterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Proprotein convertase subtilisin/kexin type-9 (PCSK9) binds to LDL receptor (LDLR) and targets it for lysosomal degradation in cells. Decreased hepatic clearance of plasma LDL-cholesterol is the primary gauge of PCSK9 activity in humans; however, PCSK9's evolutionary role may extend to other lipoprotein classes and processes. This review highlights studies that are providing novel insights into physiological regulation of PCSK9 transcription and plasma PCSK9 activity. RECENT FINDINGS: Recent studies indicate that circulating PCSK9 binds to apolipoprotein B100 on LDL particles, which in turn inhibits PCSK9's ability to bind to cell surface LDLRs. Negative feedback of secreted PCSK9 activity by LDL could serve to increase plasma excursion of triglyceride-rich lipoproteins and monitor lipoprotein remodeling. Recent findings have identified hepatocyte nuclear factor-1α as a key transcriptional regulator that cooperates with sterol regulatory element-binding protein-2 to control PCSK9 expression in hepatocytes in response to nutritional and hormonal inputs, as well as acute inflammation. SUMMARY: PCSK9 is an established target for cholesterol-lowering therapies. Further study of PCSK9 regulatory mechanisms may identify additional control points for pharmacological inhibition of PCSK9-mediated LDLR degradation. PCSK9 function could reflect ancient roles in the fasting-feeding cycle and in linking lipoprotein metabolism with innate immunity.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,959

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,287 · 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'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

Citations363
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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