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Enregistrement W2154701937 · doi:10.2174/092986607782110202

The Molecular Nature and Consequences of Lipoprotein (A)s Association with Platelets

2007· review· en· W2154701937 sur OpenAlexaff
D. Edward Barre

Notice bibliographique

RevueProtein and Peptide Letters · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntiplatelet Therapy and Cardiovascular Diseases
Établissements canadiensCape Breton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlateletFibrinolysisFibrinogenChemistryLipoprotein(a)Apolipoprotein BEndocrinologyInternal medicinePlasminPlatelet activationBiochemistryBiologyCholesterolMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lipoprotein (a) (Lp (a)) may be pro-thrombotic in humans due to its apolipoprotein (a) (apo(a))-mediated decreases in fibrinolysis. Such decreased fibrinolysis arises putatively from interference with plasminogen conversion to plasmin due to the considerable homology between apolipoprotein (a) and plasminogen. However, in vitro, most studies have shown that human Lp (a) decreases agonist-stimulated platelet aggregation while in vivo it appears to decrease aggregation as implied by increased bleeding times with higher blood serum concentrations of Lp(a). Lp (a) binding to platelets mediated by apo (a) increases platelet intracellular c-AMP levels in resting platelets, and decreases platelet production of thromboxane A2 and fibrinogen binding to platelets all of which reduce platelet aggregation. One, though not the only, explanation of these conflicting data may be that Lp(a) self-regulates its interference with fibrinolysis by reducing platelet aggregation and platelet binding of fibrinogen and hence the degree of requirement for fibrinolysis. However, it is concluded more in vivo work needs to be done to fully understand whether, if at all, Lp(a) in varying concentrations and isoforms, favours reduced platelet aggregation or fibrinolysis.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations10
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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