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Enregistrement W2159898309 · doi:10.1093/cvr/cvn115

Signalling mechanisms underlying the metabolic and other effects of adipokines on the heart

2008· review· en· W2159898309 sur OpenAlexaff
Morris Karmazyn, Daniel M. Purdham, Venkatesh Rajapurohitam, Asad Zeidan

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Research · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueApelin-related biomedical research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdipokineLeptinAdiponectinApelinAdipose tissueInternal medicineEndocrinologyBiologyLeptin receptorMedicineReceptorObesityInsulin resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adipokines represent a family of proteins released by adipocytes that affect various biological processes including metabolism, satiety, inflammation, and cardiovascular function. The first adipokine to be identified is leptin, a product of the obesity gene whose primary function is to act as a satiety factor. However, it is now recognized that leptin and many of the newly discovered adipokines produce effects on numerous organ systems including the heart. Indeed, various adipokines including leptin, adiponectin, and apelin exert potent and diverse cardiovascular effects which are mediated by their specific receptors and involve complex and multifaceted cell-signalling pathways. Among these are effects on the heart as well as blood pressure where leptin has been proposed to potentially contribute to obesity-related hypertension. In this review, we focus primarily on the diverse effects of adipokines on the heart and discuss the potential cell-signalling mechanisms underlying their actions. The potential role of adipokines in the regulation of cardiac metabolism and function is discussed. Discussion is also presented on the emerging role, both deleterious and salutary, of various adipokines in heart disease with an examination of the possible underlying mechanisms which contribute to these effects.

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 seuil0,009

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,232
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations117
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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