MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2956321816 · doi:10.7555/jbr.32.20170137

Emerging pathways of communication between the heart and non-cardiac organs

2018· article· en· W2956321816 sur OpenAlexafffund
Eugenio Hardy-Rando, Carlos Fernández-Patrón

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Fibrosis and Remodeling
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFondation pour la Recherche MédicaleUniversity of Alberta
Mots-clésMediatorMatrix metalloproteinasePhospholipase A2ChemokineHomeostasismicroRNAMedicineInternal medicineBiologyInflammationBioinformaticsEnzymeBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The breakthrough discovery of cardiac natriuretic peptides provided the first direct demonstration of the connection between the heart and the kidneys for the maintenance of sodium and volume homeostasis in health and disease. Yet, little is still known about how the heart and other organs cross-talk. Here, we review three physiological mechanisms of communication linking the heart to other organs through: i) cardiac natriuretic peptides, ii) the microRNA-208a/mediator complex subunit-13 axis and iii) the matrix metalloproteinase-2 (MMP-2)/C-C motif chemokine ligand-7/cardiac secreted phospholipase A2 (sPLA2) axis - a pathway which likely applies to the many cytokines, which are cleaved and regulated by MMP-2. We also suggest experimental strategies to answer still open questions on the latter pathway. In short, we review evidence showing how the cardiac secretome influences the metabolic and inflammatory status of non-cardiac organs as well as the heart.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,327 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Biomedical ResearchMême sujetCardiac Fibrosis and RemodelingTravaux en français237 207