MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2528457231 · doi:10.1161/atvbaha.115.303427

Endothelial Epigenetics in Biomechanical Stress

2015· review· en· W2528457231 sur OpenAlexaff
Yi-Zhou Jiang, Elisabetta Manduchi, Juan M. Jiménez, Peter F. Davies

Notice bibliographique

RevueArteriosclerosis Thrombosis and Vascular Biology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensJuvenile Diabetes Research Foundation
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésEpigeneticsEpigenomicsBiologyDNA methylationChromatinCell biologyChromatin remodelingHistonemicroRNARegulation of gene expressionGeneticsTranscriptional regulationTranscription factorGene expressionGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arterial endothelial phenotype is regulated by local hemodynamic forces that are linked to regional susceptibility to atherogenesis. A complex hierarchy of transcriptional, translational, and post-translational mechanisms is greatly influenced by the characteristics of local arterial shear stress environments. We discuss the emerging role of localized disturbed blood flow on epigenetic mechanisms of endothelial responses to biomechanical stress, including transcriptional regulation by proximal promoter DNA methylation, and post-transcriptional and translational regulation of gene and protein expression by chromatin remodeling and noncoding RNA-based mechanisms. Dynamic responses to flow characteristics in vivo and in vitro include site-specific differentially methylated regions of swine and mouse endothelial methylomes, histone marks regulating chromatin conformation, microRNAs, and long noncoding RNAs. Flow-mediated epigenomic responses intersect with cis and trans factor regulation to maintain endothelial function in a shear-stressed environment and may contribute to localized endothelial dysfunctions that promote atherosusceptibility.

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

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations71
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArteriosclerosis Thrombosis and Vascular BiologyMême sujetEpigenetics and DNA MethylationTravaux en français237 207