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Enregistrement W3036402351 · doi:10.3390/metabo10060254

The Cardiac Lipidome in Models of Cardiovascular Disease

2020· review· en· W3036402351 sur OpenAlexafffund
Mateusz M. Tomczyk, Vernon W. Dolinsky

Notice bibliographique

RevueMetabolites · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of Manitoba
Organismes subventionnairesChildren's Hospital Research Institute of ManitobaManitoba Medical Service FoundationResearch Manitoba
Mots-clésLipidomeMyocardial infarctionDiseaseLipidomicsMedicineCardiomyopathyPopulationCardiac function curveHeart failureCardiologyBioinformaticsInternal medicineLipid metabolismBiologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death worldwide. There are numerous factors involved in the development of CVD. Among these, lipids have an important role in maintaining the myocardial cell structure as well as cardiac function. Fatty acids (FA) are utilized for energy, but also contribute to the pathogenesis of CVD and heart failure. Advances in mass spectrometry methods have enabled the comprehensive analysis of a plethora of lipid species from a single sample comprised of a heterogeneous population of lipid molecules. Determining cardiac lipid alterations in different models of CVD identifies novel biomarkers as well as reveals molecular mechanisms that underlie disease development and progression. This information could inform the development of novel therapeutics in the treatment of CVD. Herein, we provide a review of recent studies of cardiac lipid profiles in myocardial infarction, obesity, and diabetic and dilated cardiomyopathy models of CVD by methods of mass spectrometry analysis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,244 · 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.

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

Citations33
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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