Notice bibliographique
Résumé
Endothelial dysfunction, characterized as a pro-coagulative, pro-inflammatory, secretory and vasoconstrictory phenotype, is an early event in many chronic diseases that frequently precedes cardiovascular complications. Associated with these processes is formation of microparticles, which are anuclear fragments of cellular membrane shed from stressed or damaged cells. Microparticles contain surface proteins and cytoplasmic content of the parental cells and have been identified as biomarkers of endothelial dysfunction in many cardiovascular diseases. However recent evidence indicates that microparticles themselves exert injurious endothelial effects. This is evidenced by our recent studies demonstrating that microparticles 1) interact physically with endothelial cells, 2) stimulate oxidative stress and expression of cell adhesion proteins in endothelial cells, 3) promote a phenotype of senescence and 4) directly modulate vascular contraction/relaxation. Exact mechanisms for this cross-talk between microparticles and endothelial cells are unclear, although reactive oxygen species, lipid rafts and RhoA/Rho kinase may play a role. Accordingly in addition to reflecting endothelial stress/damage, microparticles may themselves have biological activity and contribute to vascular dysfunction. Such processes might occur through a feed-forward system where endothelial cell injury leads to microparticle formation, which in turn interacts with endothelial cells to stimulate pro-inflammatory and vasoconstrictor signaling to amplify endothelial dysfunction. This paradigm identifies putative novel vascular targets that may both reflect and contribute to vascular dysregulation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 0,018 |
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 ».