Notice bibliographique
Résumé
In this mini-review several commonly used animal models of atherosclerosis have been discussed. Among them, emphasis has been made on mice, rabbits, pigs and non-human primates. Although these animal models have played a significant role in our understanding of induction of atherosclerotic lesions, we still lack a reliable animal model for regression of the disease. Researchers have reported several genetically modified and transgenic animal models that replicate human atherosclerosis, however each of current animal models have some limitations. Among these animal models, the apolipoprotein (apo) E-knockout (KO) mice have been used extensively because they develop spontaneous atherosclerosis. Furthermore, atherosclerotic lesions developed in this model depending on experimental design may resemble humans' stable and unstable atherosclerotic lesions. This mouse model of hypercholesterolemia and atherosclerosis has been also used to investigate the impact of oxidative stress and inflammation on atherogenesis. Low density lipoprotein (LDL)-r-KO mice are a model of human familial hypercholesterolemia. However, unlike apo E-KO mice, the LDL-r-KO mice do not develop spontaneous atherosclerosis. Both apo E-KO and LDL-r-KO mice have been employed to generate other relevant mouse models of cardiovascular disease through breeding strategies. In addition to mice, rabbits have been used extensively particularly to understand the mechanisms of cholesterol-induced atherosclerosis. The present review paper details the characteristics of animal models that are used in atherosclerosis research.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».