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Enregistrement W2101077526 · doi:10.1186/1743-7075-7-35

Recent progress in understanding protein and lipid factors affecting hepatic VLDL assembly and secretion

2010· article· en· W2101077526 sur OpenAlexafffund
Meenakshi Sundaram, Zemin Yao

Notice bibliographique

RevueNutrition & Metabolism · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid metabolism and biosynthesis
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésVery low-density lipoproteinMicrosomal triglyceride transfer proteinApolipoprotein BLipid metabolismHyperlipidemiaSecretionLipoproteinBiochemistryBiologyChemistryEndocrinologyCholesterolDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Excess lipid induced metabolic disorders are one of the major existing challenges for the society. Among many different causes of lipid disorders, overproduction and compromised catabolism of triacylglycerol-rich very low density lipoproteins (VLDL) have become increasingly prevalent leading to hyperlipidemia worldwide. This review provides the latest understanding in different aspects of VLDL assembly process, including structure-function relationships within apoB, mutations in APOB causing hypobetalipoproteinemia, significance of modulating microsomal triglyceride-transfer protein activity in VLDL assembly, alterations of VLDL assembly by different fatty acid species, and hepatic proteins involved in vesicular trafficking, and cytosolic lipid droplet metabolism that contribute to VLDL assembly. The role of lipoprotein receptors and exchangeable apolipoproteins that promote or diminish VLDL assembly and secretion is discussed. New understanding on dysregulated insulin signaling as a consequence of excessive triacylglycerol-rich VLDL in the plasma is also presented. It is hoped that a comprehensive view of protein and lipid factors that contribute to molecular and cellular events associated with VLDL assembly and secretion will assist in the identification of pharmaceutical targets to reduce disease complications related to hyperlipidemia.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, 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

Citations167
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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