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Enregistrement W2078155605 · doi:10.1074/jbc.m005436200

Apolipoprotein A-I Regulates Lipid Hydrolysis by Hepatic Lipase

2000· article· en· W2078155605 sur OpenAlexaff
Tanya A. Ramsamy, Tracey A-M. Neville, Bobby M. Chauhan, Dhiraj Aggarwal, Daniel L. Sparks

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVery low-density lipoproteinHepatic lipaseLipoprotein lipaseChemistryApolipoprotein BHydrolysisIntermediate-density lipoproteinLipoproteinBiochemistryLipaseCholesterolEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Association of hepatic lipase (HL) with pure heparan sulfate proteoglycans (HSPG) has little effect on hydrolysis of high density lipoprotein (HDL) particles, but significantly inhibits (>80%) the hydrolysis of low (LDL) and very low density lipoproteins (VLDL). Lipolytic inhibition is associated with a differential ability of the lipoproteins to remove HL from the HSPG. LDL and VLDL are unable to displace HL, whereas HDL readily displaces HL from the HSPG. These data show that HSPG-bound HL is inactive. Purified apolipoprotein (apo) A-I is more efficient than HDL at liberating HL from HSPG, and HL displacement is associated with the direct binding of apoA-I to HSPG. However, displacement of HL by apoA-I does not enhance hydrolysis of VLDL particles. This appears due to the direct inhibition of HL by apoA-I. Both apoA-I and HDL are able to inhibit VLDL lipid hydrolysis by up to 60%. Inhibition of VLDL hydrolysis is associated with the binding of apoA-I to the surface of the VLDL particle and a concomitant decreased affinity for HL. These data show that apoA-I can regulate lipid hydrolysis by HL by liberating/activating the enzyme from cell surface proteoglycans and by directly modulating lipoprotein binding and hydrolysis.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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