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Enregistrement W2098990121 · doi:10.1093/cvr/cvu148

HDL and cholesterol handling in the brain

2014· review· en· W2098990121 sur OpenAlexaff
Cecilia Vitali, Cheryl L. Wellington, Laura Calabresi

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Research · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCholesterol and Lipid Metabolism
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCholesterolApolipoprotein BMicrogliaCentral nervous systemLipoproteinApolipoprotein EHigh-density lipoproteinBiologyReverse cholesterol transportEndocrinologyScavenger receptorInternal medicineCell biologyMedicineImmunologyInflammationDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cholesterol is an essential component of both the peripheral nervous system and central nervous system (CNS) of mammals. Brain cholesterol is synthesized in situ by astrocytes and oligodendrocytes and is almost completely isolated from other pools of cholesterol in the body, but a small fraction can be taken up from the circulation as 27-hydroxycholesterol, or via the scavenger receptor class B type I. Glial cells synthesize native high-density lipoprotein (HDL)-like particles, which are remodelled by enzymes and lipid transfer proteins, presumably as it occurs in plasma. The major apolipoprotein constituent of HDL in the CNS is apolipoprotein E, which is produced by astrocytes and microglia. Apolipoprotein A-I, the major protein component of plasma HDL, is not synthesized in the CNS, but can enter and become a component of CNS lipoproteins. Low HDL-C levels have been shown to be associated with cognitive impairment and various neurodegenerative diseases. On the contrary, no clear association with brain disorders has been shown in genetic HDL defects, with the exception of Tangier disease. Mutations in a wide variety of lipid handling genes can result in human diseases, often with a neuronal phenotype caused by dysfunctional intracellular lipid trafficking.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,199
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,257 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations258
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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