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Enregistrement W2291888834 · doi:10.1055/s-0035-1570754

Atherosclerosis and the Hypercholesterolemic AGE–RAGE Axis

2016· article· en· W2291888834 sur OpenAlexaff
Mabood Qureshi, Kailash Prasad, Colin Pearce, Erick McNair

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Angiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Glycation End Products research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRage (emotion)AngiologyInternal medicinePCSK9CardiologyCholesterolNeuroscienceLipoproteinLDL receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Interaction of advanced glycation end products (AGE) with the receptor for advanced glycation end products (RAGE) has been implicated in the pathogenesis of atherosclerosis. Soluble receptors for advanced glycation end products (sRAGE) act as a decoy for AGE by competing with RAGE and suppressing developing atherosclerosis. Hypercholesterolemia and the oxidative stress are known factors involved in atherosclerosis. High-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) is known to exert a protective effect against the development of atherosclerosis. We hypothesize that hypercholesterolemia-induced atherosclerosis may be mediated through the AGE-RAGE axis. Objectives Two objectives to be determined are: (1) if hypercholesterolemia is positively correlated with serum AGE, AGE/sRAGE, and malondialdehyde (MDA: a marker for oxidative stress) and (2) if the protective effect of HDL-C is positively associated with serum sRAGE and negatively correlated with the levels of AGE and AGE/sRAGE. Methods Measurement of serum lipid levels from 100 patients allowed the separation into two groups (hypercholesterolemic and normocholesterolemic). Measurements of serum levels of AGE, sRAGE, and MDA were performed. Results Serum levels of sRAGE were lower, while the levels of AGE and AGE/sRAGE were higher in hypercholesterolemic subjects as compared with normocholesterolemic subjects. sRAGE levels are positively correlated with HDL, while they are negatively correlated with low-density lipoprotein, triglycerides, total cholesterol, and MDA in hypercholesterolemic subjects. Conclusions Hypercholesterolemia is positively correlated with serum AGE, AGE/sRAGE, and MDA. The effect of HDL-C may be due to increases in sRAGE and decreases in the levels of AGE and AGE/sRAGE. Hypercholesterolemia-induced atherosclerosis may be mediated through the AGE-RAGE axis; however, more research must be conducted.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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