HDL signaling and protection against coronary artery atherosclerosisin mice
Notice bibliographique
Résumé
Atherosclerosis is a leading underlying factor in cardiovascular disease and stroke, important causes of morbidity and mortality across the globe. Abundant epidemiological studies demonstrate that high levels of high density lipoprotein (HDL) are associated with reduced risk of atherosclerosis and preclinical, animal model studies demonstrate that this association is causative. Understanding the molecular mechanisms underlying the protective effects of HDL will allow more strategic approaches to development of HDL based therapeutics. Recent evidence suggests that an important aspect of the ability of HDL to protect against atherosclerosis is its ability to trigger signaling responses in a variety of target cells including endothelial cells and macrophages in the vessel wall. These signaling responses require the HDL receptor, scavenger receptor class B type 1 (SR-B1), an adaptor protein (PDZK1) that binds to the cytosolic C terminus of SR-B1, Akt1 activation and (at least in endothelial cells) activation of endothelial NO synthase (eNOS). Mouse models of atherosclerosis, exemplified by apolipoprotein E or low density lipoprotein receptor gene inactivated mice (apoE or LDLR KO) develop atherosclerosis in their aortas but appear generally resistant to coronary artery atherosclerosis. On the other hand, inactivation of each of the components of HDL signaling (above) in either apoE or LDLR KO mice renders them susceptible to extensive coronary artery atherosclerosis suggesting that HDL signaling may play an important role in protection against coronary artery disease.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».