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Enregistrement W2037384270 · doi:10.3389/fcell.2015.00003

Lysosomal acid lipase: at the crossroads of normal and atherogenic cholesterol metabolism

2015· review· en· W2037384270 sur OpenAlexafffund
Joshua A. Dubland, Gordon A. Francis

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cell and Developmental Biology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLysosomal Storage Disorders Research
Établissements canadiensProvidence Health Care Research InstituteSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCholesteryl esterCholesterolCatabolismFoam cellLysosomeReverse cholesterol transportLipoprotein lipaseBiochemistryChemistryMetabolismLipid metabolismSterol O-acyltransferaseIntermediate-density lipoproteinApolipoprotein BApolipoprotein EEnzymeLipaseCytosolLipoproteinInternal medicineVery low-density lipoproteinMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unregulated cellular uptake of apolipoprotein B-containing lipoproteins in the arterial intima leads to the formation of foam cells in atherosclerosis. Lysosomal acid lipase (LAL) plays a crucial role in both lipoprotein lipid catabolism and excess lipid accumulation as it is the primary enzyme that hydrolyzes cholesteryl esters derived from both low density lipoprotein (LDL) and modified forms of LDL. Evidence suggests that as atherosclerosis progresses, accumulation of excess free cholesterol in lysosomes leads to impairment of LAL activity, resulting in accumulation of cholesteryl esters in the lysosome as well as the cytosol in foam cells. Impaired metabolism and release of cholesterol from lysosomes can lead to downstream defects in ATP-binding cassette transporter A1 regulation, needed to offload excess cholesterol from plaque foam cells. This review focuses on the role LAL plays in normal cholesterol metabolism and how the associated changes in its enzymatic activity may ultimately contribute to atherosclerosis progression.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations139
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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