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Enregistrement W3003956143 · doi:10.1155/2020/3491764

Lipoprotein(a) the Insurgent: A New Insight into the Structure, Function, Metabolism, Pathogenicity, and Medications Affecting Lipoprotein(a) Molecule

2020· review· en· W3003956143 sur OpenAlexaff
Motasim Jawi, Jiří Fröhlich, Sammy Chan

Notice bibliographique

RevueJournal of Lipids · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of JeddahSaudi Arabian Cultural Bureau
Mots-clésMedicineLipoproteinPathogenicityFunction (biology)Lipoprotein(a)MetabolismLipid metabolismBioinformaticsCholesterolInternal medicineComputational biologyBiologyGeneticsMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lipoprotein(a) [Lp(a)], aka "Lp little a", was discovered in the 1960s in the lab of the Norwegian physician Kåre Berg. Since then, we have greatly improved our knowledge of lipids and cardiovascular disease (CVD). Lp(a) is an enigmatic class of lipoprotein that is exclusively formed in the liver and comprises two main components, a single copy of apolipoprotein (apo) B-100 (apo-B100) tethered to a single copy of a protein denoted as apolipoprotein(a) apo(a). Plasma levels of Lp(a) increase soon after birth to a steady concentration within a few months of life. In adults, Lp(a) levels range widely from <2 to 2500 mg/L. Evidence that elevated Lp(a) levels >300 mg/L contribute to CVD is significant. The improvement of isoform-independent assays, together with the insight from epidemiologic studies, meta-analyses, genome-wide association studies, and Mendelian randomization studies, has established Lp(a) as the single most common independent genetically inherited causal risk factor for CVD. This breakthrough elevated Lp(a) from a biomarker of atherosclerotic risk to a target of therapy. With the emergence of promising second-generation antisense therapy, we hope that we can answer the question of whether Lp(a) is ready for prime-time clinic use. In this review, we present an update on the metabolism, pathophysiology, and current/future medical interventions for high levels of Lp(a).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations178
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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