Disorders of high‐density lipoprotein biogenesis
Notice bibliographique
Résumé
The characterization of the atheroprotective role of high‐density lipoproteins (HDL) made in the past two decades has rekindled interest in modulating HDL for therapeutic purposes. Rare deficiencies of HDL have allowed the identification of specific proteins acting as structural moieties, enzymes, lipid transfer proteins, cellular lipid transporters, and ligands for cellular receptors; these, in turn, represent potential drug targets. The study of several of these HDL deficiency states has shown the importance of cellular cholesterol transport in HDL metabolism. Based on a better understanding of the physiology of HDL formation, many cases of severe HDL deficiency in man can now be explained at the cellular level. Disorders of HDL biogenesis in man—apolipoprotein (apo) AI defects, mutations at the adenosine triphosphate (ATP) binding cassette AI (ABCA1), defects of specific lipases that modulate HDL, such as sphingomyelinase, the HDL deficiency seen in Niemann‐Pick disease type C (NPC)—can be linked to abnormal formation of nascent HDL particles via the ABCA1 transporter. Deficiency in lecithin:cholesterol acyl transferase impedes the formation of mature HDL particles, once nascent HDL particles are formed. As a consequence, modulating cellular cholesterol efflux and apo AI secretion—and thereby nascent HDL particles—may be an appealing strategy to raise HDL for therapeutic purposes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».