Mir-33: miR-acles in cardiac fibrosis?
Notice bibliographique
Résumé
Heart diseases (HDs) are the primary cause of death in the world (1). An estimated 17.3 million people died from HDs in 2015 (1), representing about 30% of all global deaths. Heart failure is the clinical manifestation of numerous forms of HDs. It is a destructive disorder characterized by ventricular remodeling and reduced compliance. In nearly all etiologies of HDs, the progression toward failure is accelerated by fibrosis, i.e., the improper deposition of extracellular matrix (ECM) proteins by cardiac fibroblasts (CFs) resulting in the reduction of tissue compliance. Physiologically, fibroblasts are the major cell type implicated in the construction and maintenance of connective tissue. The ECM, a highly organized collagenrich meshwork, provides a structural and flexible scaffold for cardiac cells populations, dispenses mechanical forces through the myocardium, and mediates mechanical conduction of cells in the environment (2-4). CFs are fundamentally involved into the heart response to injury and tackle the limited regenerative capacity of the heart after injury. Fibrotic scar tissues preserve cardiac tissue structure and function. Upon injury, CFs within the connective tissue are activated, and secrete high levels of ECM to generate a pro-fibrotic environment. This environment enhances stiffness of the cardiac tissue and inhibits ventricular contraction and relaxation, which lead to abnormal heart architecture and function. Excessive ECM deposition and fibrosis have been clearly associated with myocardial diastolic and systolic dysfunctions (5). Inhibiting or reversing fibrosis and its damaging repercussions is an established strategy used in many clinical interventions aiming to treat HDs.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
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 ».