The ever-expanding saga of the proprotein convertases and their roles in body homeostasis: emphasis on novel proprotein convertase subtilisin kexin number 9 functions and regulation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The nine members of the proprotein convertase family play major physiological roles during development and in the adult, and their dysregulation leads to various diseases. The primary objective of this article is to review recent findings on the clinical importance of some of these convertases concentrating mostly on PCSK9, the ninth member of the convertase family. This includes the transcriptional and translational regulation of PCSK9, its ability to enhance the degradation of LDL receptor (LDLR), and the implication of PCSK9 in inflammation and sepsis. RECENT FINDINGS: PCSK9 levels are upregulated by E2F1 and reduced by specific miRNAs and by Annexin A2 that bind the 3' end of its mRNA. The implication of the LDLR in the clearance of pathogenic bacterial debris in mice and human puts in perspective a new role for PCSK9 in the regulation of sepsis. The specific implication of the LDLR in the clearance of Lp(a) is now confirmed by multiple studies of PCSK9 inhibition in human cohorts. SUMMARY: Emerging data suggest that PCSK9 can be regulated at the transcriptional and translational levels by specific factors and miRNAs. The identification of a novel pocket in the catalytic domain of PCSK9 represents a harbinger for a new class of small inhibitor drugs. The implication of the LDLR in reducing the effects of bacterially induced sepsis has been supported by both human and mouse data. Outcome studies confirmed the clinical importance of reducing PCSK9 levels. The present review puts in perspective new developments in the PCSK9 biology and its regulation of the LDLR. VIDEO ABSTRACT: http://links.lww.com/COL/A17.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».