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Enregistrement W2103201793 · doi:10.1161/hq0302.104529

Lack of Plasminogen Activator Inhibitor-1 Promotes Growth and Abnormal Matrix Remodeling of Advanced Atherosclerotic Plaques in Apolipoprotein E–Deficient Mice

2002· article· en· W2103201793 sur OpenAlexaff
Aernout Luttun, Florea Lupu, Erik Storkebaum, Marc Hoylaerts, Lieve Moons, James T. B. Crawley, Françoise Bono, A. Robin Poole, Peter G. Tipping, Jean‐Marc Herbert, Désiré Collen, Peter Carmeliet

Notice bibliographique

RevueArteriosclerosis Thrombosis and Vascular Biology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtease and Inhibitor Mechanisms
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlasminogen activator inhibitor-1Plasminogen activatorApolipoprotein ECancer researchApolipoprotein BChemistryCell biologyMedicineBiologyInternal medicineCholesterolDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epidemiological studies suggest that elevated plasma levels of plasminogen activator inhibitor-1 (PAI-1) predispose an individual to ischemic heart disease or promote plaque progression by inhibiting fibrinolysis. In the present study, loss of PAI-1 in apolipoprotein E (apoE)-deficient (apoE(-/-):PAI-1(-/-)) mice promoted the growth of advanced atherosclerotic plaques, which was due to enhanced extracellular matrix deposition. ApoE(-/-):PAI-1(-/-) plaques also exhibited collagen fiber disorganization and degradation. Immunostaining and bone marrow transplantation revealed that smooth muscle cells, not macrophages, primarily expressed PAI-1 in plaques. Thus, although PAI-1 may promote plaque growth because of its antifibrinolytic properties, the present study reveals a protective role for PAI-1 by limiting plaque growth and preventing abnormal matrix remodeling.

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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,955

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations124
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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