Enhanced Cellular Uptake of Remnant High-Density Lipoprotein Particles
Notice bibliographique
Résumé
A low level of high-density lipoprotein (HDL) cholesterol is characteristic of insulin resistance and hypertriglyceridemia and likely contributes to the increased risk of cardiovascular disease associated with these conditions. One pathway involves enhanced clearance of lipolytically modified HDL particles, but the underlying mechanisms remain poorly understood. Here, we examine the effect of triglyceride enrichment and hepatic lipase hydrolysis on HDL binding, internalization, and degradation in cultured liver and kidney cells. Maximal binding of remnant HDL (HDL enriched with triglycerides followed by hepatic lipase hydrolysis), but not binding affinity, was markedly higher than native and triglyceride-rich HDL in both HepG2 cells and HEK293 cells. Compared with native and triglyceride-rich HDL, remnant HDL was internalized to a greater extent in both cell types and was more readily degraded in HEK293 cells. The increased binding of remnant HDL was not mediated by the low-density lipoprotein receptor or scavenger receptor class B type I (SR-BI), because enhanced remnant HDL binding was observed in low-density lipoprotein receptor-deficient cells with or without SR-BI overexpression. Disruption of cell surface heparan sulfate proteoglycans or blockage of apolipoprotein E-mediated lipoprotein binding also did not abolish the enhanced remnant HDL binding. Our observations indicate that remodeling of triglyceride-enriched HDL by hepatic lipase may result in enhanced binding, internalization, and degradation in tissues involved in HDL catabolism, contributing to rapid clearance and overall lowering of plasma HDL cholesterol in insulin resistance and hypertriglyceridemia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».