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Enregistrement W2081483417 · doi:10.1210/en.2002-220655

Editorial: Does Circulating Leptin Have the Ability to Cross the Blood-Brain Barrier and Target Neurons Directly?

2002· editorial· en· W2081483417 sur OpenAlexaff
Serge Rivest

Notice bibliographique

RevueEndocrinology · 2002
Typeeditorial
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueRegulation of Appetite and Obesity
Établissements canadiensCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeptinInternal medicineEndocrinologyBlood–brain barrierMedicineBiologyObesityCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is in general agreement that proteins with high molecular weights do not cross the blood-brain barrier (BBB), because of the tight junctions between endothelial cells that characterize the cerebral microvasculature. The tight junctions are indeed essential features of the cerebrovascular system, which filtrates water-soluble molecules and protects parenchymal elements of the brain against potentially toxic substances. In addition to be the critical defense wall for neurons, the cerebral endothelium acts as a secretory membrane. There are, however, profound differences in the permeability of the blood vessels within specific regions of the brain. This is actually the case for the circumventricular organs (CVOs), in which the numerous vascular loops are relatively permeable to soluble proteins, pathogens, and even cells of the immune system (1). The vascular system of the brain is composed of penetrating arterioles, small capillaries, and venules that, all together with the blood, constitute approximately 8–10% of the total volume of the brain and spinal cord. The capillary density is also highly variable between regions and nuclei. For example, white matter contains 260 mm blood vessels/mm3 of total tissue, whereas the paraventricular and supraoptic nuclei of the hypothalamus are composed of 2000 mm/mm3 (2). These hypothalamic nuclei are among the most vascularized regions of the organism, explaining their crucial role in the control of most homeostatic systems.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0140,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,007

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,267 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations13
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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