Elastin, arterial mechanics, and cardiovascular disease
Notice bibliographique
Résumé
Large, elastic arteries are composed of cells and a specialized extracellular matrix that provides reversible elasticity and strength. Elastin is the matrix protein responsible for this reversible elasticity that reduces the workload on the heart and dampens pulsatile flow in distal arteries. Here, we summarize the elastin protein biochemistry, self-association behavior, cross-linking process, and multistep elastic fiber assembly that provide large arteries with their unique mechanical properties. We present measures of passive arterial mechanics that depend on elastic fiber amounts and integrity such as the Windkessel effect, structural and material stiffness, and energy storage. We discuss supravalvular aortic stenosis and autosomal dominant cutis laxa-1, which are genetic disorders caused by mutations in the elastin gene. We present mouse models of supravalvular aortic stenosis, autosomal dominant cutis laxa-1, and graded elastin amounts that have been invaluable for understanding the role of elastin in arterial mechanics and cardiovascular disease. We summarize acquired diseases associated with elastic fiber defects, including hypertension and arterial stiffness, diabetes, obesity, atherosclerosis, calcification, and aneurysms and dissections. We mention animal models that have helped delineate the role of elastic fiber defects in these acquired diseases. We briefly summarize challenges and recent advances in generating functional elastic fibers in tissue-engineered arteries. We conclude with suggestions for future research and opportunities for therapeutic intervention in genetic and acquired elastinopathies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».