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Enregistrement W2128606426 · doi:10.1152/physrev.00015.2009

Myocardial Fatty Acid Metabolism in Health and Disease

2010· review· en· W2128606426 sur OpenAlexafffund
Gary D. Lopaschuk, John R. Ussher, Clifford D.L. Folmes, Jagdip S. Jaswal, William C. Stanley

Notice bibliographique

RevuePhysiological Reviews · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBeta oxidationFatty acidFatty acid metabolismMetabolismBiochemistryadipocyte protein 2ChemistryHeart diseaseInternal medicineBiologyEndocrinologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a constant high demand for energy to sustain the continuous contractile activity of the heart, which is met primarily by the beta-oxidation of long-chain fatty acids. The control of fatty acid beta-oxidation is complex and is aimed at ensuring that the supply and oxidation of the fatty acids is sufficient to meet the energy demands of the heart. The metabolism of fatty acids via beta-oxidation is not regulated in isolation; rather, it occurs in response to alterations in contractile work, the presence of competing substrates (i.e., glucose, lactate, ketones, amino acids), changes in hormonal milieu, and limitations in oxygen supply. Alterations in fatty acid metabolism can contribute to cardiac pathology. For instance, the excessive uptake and beta-oxidation of fatty acids in obesity and diabetes can compromise cardiac function. Furthermore, alterations in fatty acid beta-oxidation both during and after ischemia and in the failing heart can also contribute to cardiac pathology. This paper reviews the regulation of myocardial fatty acid beta-oxidation and how alterations in fatty acid beta-oxidation can contribute to heart disease. The implications of inhibiting fatty acid beta-oxidation as a potential novel therapeutic approach for the treatment of various forms of heart disease are also discussed.

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)0,0030,003

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations2 149
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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