Abstract 385: Ultracentrifugation and Depletion Methods of High-density Lipoprotein Isolation Yield Particles That Are Functionally Distinct in Some of Their Vasoprotective Functions
Notice bibliographique
Résumé
The evaluation of the functional capabilities of high-density lipoproteins (HDL) has been shown to be a better predictor of several cardiometabolic diseases than the traditional marker of plasma HDL cholesterol. An important, yet often unconsidered, factor in clinically evaluating HDL function is the method used to purify HDL from plasma. It has been shown that the method of HDL isolation can impact the composition of the HDL produced yet the effect of these compositional changes on HDL function has been explored very little. The evaluation of isolation method is especially important when studying novel HDL functions, such as the vasoprotective functions relevant to Alzheimer’s disease (AD) recently discovered on brain vascular cells and in 3-dimensional brain vessel models. We compared the high-throughput HDL isolation method of polyethylene glycol (PEG) precipitation to the more time-consuming but purer method of sequential density gradient ultracentrifugation (UC) in several of these novel, brain-relevant vasoprotective functions. HDL isolated from young, healthy human plasma by PEG precipitation and UC were equal in their capacity for effluxing cholesterol from macrophages, suppressing TNFα-induced inflammation in brain endothelial cells, and preventing the pathological accumulation of the AD protein amyloid beta (Aβ) in 3D vessel models. However, only HDL isolated by UC, and not PEG precipitation, could induce nitric oxide production and inhibit Aβ-induced inflammation in brain endothelial cells. These findings highlight the importance of HDL isolation method in the composition and function of the HDL produced. Furthermore, that HDL isolation method affected some but not all HDL functions shows that HDL may act on brain vascular cells to protect against AD through more than one pathway.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».