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Enregistrement W2794541254 · doi:10.1002/pep2.24064

Apelins, ELABELA, and their derivatives: Peptidic regulators of the cardiovascular system and beyond

2018· article· en· W2794541254 sur OpenAlexafffund
Alexandre Murza, Kien Trân, Laurent Bruneau‐Cossette, Olivier Lesur, Mannix Auger‐Messier, Pierre Lavigne, Philippe Sarret, Éric Marsault

Notice bibliographique

RevuePeptide Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueApelin-related biomedical research
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanada Foundation for InnovationUniversité de SherbrookeNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésApelinRegulatorReceptorG protein-coupled receptorLigand (biochemistry)Computational biologyChemistryBiologyCell biologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The apelinergic system emerges as an important regulator of cardiovascular functions via its actions on the heart, vasculature, and kidney. It also possesses additional beneficial properties, via its actions on the pancreas and skeletal muscle, on type 2 diabetes. The apelinergic system distinguishes itself by the presence of two structurally distinct sets of endogenous ligands, the Apelins (–13, −17, and −36) and Elabela, which both activate the apelin (APJ) receptor. In the past decade, numerous peptidic ligands have been used to better understand the structure–activity relationship of apelin (and more recently Elabela), providing important tools to rationalize how ligand modifications impact receptor structure and dynamics as well as its downstream signaling. The recently disclosed structure of the apelin receptor in complex with an analogue of apelin‐17 provides an important tool in this quest. In this review, we first summarize the physiopharmacology of the apelinergic system, then, review existing knowledge on the various ligands of the apelin receptor with an emphasis on peptidic ligands, although small molecules are covered as well. Throughout this work, we tried to integrate existing knowledge of ligands’ pharmacological profiles with structure and signaling profile.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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