G protein‐coupled oestrogen receptor 1 (GPER1)/GPR30: a new player in cardiovascular and metabolic oestrogenic signalling
Notice bibliographique
Résumé
Oestrogens are important sex hormones central to health and disease in both genders that have protective effects on the cardiovascular and metabolic systems. These hormones act in complex ways via both genomic and non‐genomic mechanisms. The genomic mechanisms are relatively well characterized, whereas the non‐genomic ones are only beginning to be explored. Two oestrogen receptors (ER), ERα and ERβ, have been described that act as nuclear transcription factors but can also associate with the plasma membrane and influence cytosolic signalling. ERα has been shown to mediate both anti‐atherogenic effects and pro‐survival effects in pancreatic β‐cells. In recent years, a third membrane‐bound ER has emerged, G protein‐coupled receptor 30 or G protein‐coupled oestrogen receptor 1 (GPER1), which mediates oestrogenic responses in cardiovascular and metabolic regulation. Both GPER1 knock‐out models and pharmacological agents are now available to study GPER1 function. These tools have revealed that GPER1 activation may have several beneficial effects in the cardiovascular system including vasorelaxation, inhibition of smooth muscle cell proliferation, and protection of the myocardium against ischaemia/reperfusion injury, and in the metabolic system including stimulation of insulin release and protection against pancreatic β‐cell apoptosis. Thus, GPER1 is emerging as a candidate therapeutic target in both cardiovascular and metabolic disease. LINKED ARTICLES This article is one of a set of reviews submitted to BJP in connection with talks given at the September 2010 meeting of the International Society of Hypertension in Vancouver, Canada. To view the other articles in this collection visit http://dx.doi.org/10.1111/j.1476‐5381.2010.01167.x , http://dx.doi.org/10.1111/j.1476‐5381.2011.01260.x and http://dx.doi.org/10.1111/j.1476‐5381.2011.01366.x
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».