Extracellular matrix, regional heterogeneity of the aorta, and aortic aneurysm
Notice bibliographique
Résumé
Aortic aneurysm is an asymptomatic disease with dire outcomes if undiagnosed. Aortic aneurysm rupture is a significant cause of death worldwide. To date, surgical repair or endovascular repair (EVAR) is the only effective treatment for aortic aneurysm, as no pharmacological treatment has been found effective. Aortic aneurysm, a focal dilation of the aorta, can be formed in the thoracic (TAA) or the abdominal (AAA) region; however, our understanding as to what determines the site of aneurysm formation remains quite limited. The extracellular matrix (ECM) is the noncellular component of the aortic wall, that in addition to providing structural support, regulates bioavailability of an array of growth factors and cytokines, thereby influencing cell function and behavior that ultimately determine physiological or pathological remodeling of the aortic wall. Here, we provide an overview of the ECM proteins that have been reported to be involved in aortic aneurysm formation in humans or animal models, and the experimental models for TAA and AAA and the link to ECM manipulations. We also provide a comparative analysis, where data available, between TAA and AAA, and how aberrant ECM proteolysis versus disrupted synthesis may determine the site of aneurysm formation.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».