Myocardial Infarction Following Atherosclerosis in Murine Models
Notice bibliographique
Résumé
The most widely used mouse models for atherosclerosis are LDL receptor knockout (KO) mice and apolipoprotein E (apoE) KO mice fed standard chow diets or lipid-supplemented diets. Unfortunately, these do not usually exhibit myocardial infarction or other features of human cardiovascular disease such as occlusive coronary artery disease, cardiac dysfunction and/or reduced lifespan. Surgical models of myocardial infarction are successfully used for drug testing analyses during acute ischemia, but do not allow investigation of underlying mechanisms related to atherosclerotic coronary artery disease. Recently, experts in the pharmaceutical industry as well as some at the US Food and Drug Administration have identified inadequate animal models as being one of the major hurdles in drug discovery and development. There is an important need for additional well-characterized, genetically manipulable, small animal models that mimic many features of human coronary heart disease (CHD), which would provide investigators in academia and in the pharmaceutical industry with a better system to unravel the pathophysiology of atherosclerotic CHD and to evaluate pre-clinical drug candidates. Here we will review recently developed mouse models of occlusive CHD, focusing on mice lacking expression of the HDL receptor, SR-BI in the context of reduced expression of apoE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».