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Enregistrement W2921934956 · doi:10.1161/atvb.38.suppl_1.562

Abstract 562: Foamy Monocytes in Hypertriglyceridemia

2018· article· en· W2921934956 sur OpenAlexaff
Xueying Peng, Zeqin Lian, Xiaoyuan Dai Perrard, H. Henry Dong, Aparna Mukherjee, Haibo Zhu, Christie M. Ballantyne, Huaizhu Wu

Notice bibliographique

RevueArteriosclerosis Thrombosis and Vascular Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensChristie (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCD36HypertriglyceridemiaCD11cInternal medicineEndocrinologyChemistryIn vivoMonocyteTriglycerideMedicineBiologyBiochemistryReceptorCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Hypertriglyceridemia (HTG) increases risk for atherosclerotic cardiovascular disease, but the mechanisms remain poorly defined. Foamy monocytes are lipid-loaded monocytes in circulation that contribute to atherosclerosis under hypercholesterolemia. Human study has proved that HTG is associated with formation of foamy monocytes. Our study is to examine formation of foamy monocytes in HTG and their potential contribution to atherosclerosis in mouse models. Approach and results: In vivo mouse models of HTG included wild-type C57BL/6 mice on high fat diet (HFD) injected intraperitoneally with LPL inhibitor, Poloxamer 407 (P407, 0.25mg/g, every two days), as a chemically-induced model and mice with transgenic overexpression of human ApoCIII (ApoCIIItg) as a genetic model. Based on CD11c and CD36, monocytes were identified as CD36 - CD11c - , CD36 + CD11c - and CD36 + CD11c + subsets. In the first model, at 24h of the first injection, triglyceride levels increased to 367 ±84 mg/dL, higher than that of control group with saline injection (60 ±22 mg/dL, n=4, P<0.001). Meanwhile, the side scatter (SSC, representing cell granularity) values and Nile red staining for lipids of CD36 + CD11c + monocytes increased significantly, indicating formation of foamy monocytes, in mice with HTG. Furthermore, CD11c mean fluorescence intensity of CD36 + CD11c + foamy monocytes increased significantly at 2 weeks of P407 injection. In ApoCIIItg mice fed HFD (5 weeks), the percentage and SSC value of CD36 + CD11c + monocytes increased significantly (37%±5%, 247±8), also indicating elevated granularity and lipid accumulation of these monocytes, compared to wild-type mice (26%±3%, p<0.05; 226±8, p<0.05, n=4-6). In vitro treatment with human triglyceride-rich lipoprotein (hTGRL) for 24h increased the granularity and Nile red staining intensity of THP-1 monocytes, indicating foamy monocyte formation. hTGRL treatment also increased THP-1 monocyte expression of CD36, with greater uptake of cholesteryl ester-rich lipoprotein. Conclusion: High triglyceride promotes foamy monocyte formation and induces monocyte phenotypic changes in mice and tissue culture, with increased expression of CD11c and CD36, which may contribute to development of atherosclerosis under HTG.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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