Low Levels of Serum Soluble Receptors for Advanced Glycation End Products, Biomarkers for Disease State: Myth or Reality
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Advanced glycation end products (AGEs) interact with the receptor for AGEs (RAGE) on the membrane and induce deleterious effects via activation of nuclear factor kappa-B, and increased oxidative stress and inflammatory mediators. AGEs also combine with circulating soluble receptors (endogenous secretory RAGE [esRAGE] and soluble receptor for RAGE [sRAGE]) and sequester RAGE ligands and act as a cytoprotective agent. esRAGE is secreted from the cells and is a spliced variant of RAGE. The sRAGE on the other hand is proteolytically cleaved from cell surface receptor via matrix metalloproteinase (MMPs). sRAGE is elevated in type 1 and type 2 diabetes and in patients with decreased renal function. Serum levels of sRAGE are reduced in diseases including coronary artery disease, atherosclerosis, essential hypertension, chronic obstructive lung disease, heart failure, and hypercholesterolemia. Serum levels of AGEs are elevated in patients with coronary artery disease and atherosclerosis. However, the increases in serum AGEs are very high in patients with diabetes and renal disease. There is a positive correlation between serum levels of AGEs and RAGE and sRAGE. The elevated levels of sRAGE in patients with diabetes and impaired renal function may be due to increased levels of MMPs. AGEs increase in the expression and production of MMPs, which would increase the cleavage of sRAGE from cell surface. In conclusion, low level of serum sRAGE is a good biomarker for disease other than diabetes and renal disease. A unified formula that takes into consideration of AGEs, sRAGE, and esRAGE such as AGE/sRAGE or AGEs/esRAGE would be better biomarker than sRAGE or esRAGE for all AGE-RAGE-associated diseases including diabetes and renal disease.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle