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Enregistrement W2131796090 · doi:10.1016/j.cardiores.2004.03.028

The role of perlecan in arterial injury and angiogenesis

2004· review· en· W2131796090 sur OpenAlexaff
Amit Segev

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Research · 2004
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProteoglycans and glycosaminoglycans research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerlecanAngiogenesisHeparan sulfateRestenosisEndotheliumExtracellular matrixIn vivoIntimal hyperplasiaBasement membraneEndothelial stem cellCancer researchCell biologyProteoglycanMedicineBiologyImmunologyIn vitroHeparinInternal medicineSmooth muscleBiochemistryStent

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perlecan is a large heparan sulfate proteoglycan (HSPG), which is a major component of the vessel wall. In relation to vascular biology, perlecan has been shown to be a potent inhibitor of smooth muscle cell (SMC) activity. In vivo experiments in animal models of arterial injury have shown that perlecan may inhibit thrombosis and intimal hyperplasia. On the other hand, perlecan has been shown to have opposing effects on endothelial cells (ECs), where it promotes in vitro and in vivo angiogenesis and plays an important role in mediating tumor growth. These diverse biological effects, or "the perlecan paradox", are discussed in this review paper. The properties of perlecan including inhibition of SMC activity and thrombosis while enhancing EC proliferation are ideal for the prevention of in-stent restenosis. Perlecan's pro-angiogenic effects may be used for the treatment of various ischemic diseases such as intractable coronary artery disease and peripheral vascular disease.

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)0,004
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,879

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,324 · 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'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

Citations97
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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