Biology of Tissue Inhibitor of Metalloproteinase 3 (TIMP3), and Its Therapeutic Implications in Cardiovascular Pathology
Notice bibliographique
Résumé
Tissue inhibitor of metalloproteinase 3 (TIMP3) is unique among the four TIMPs due to its extracellular matrix (ECM)-binding property and broad range of inhibitory substrates that includes matrix metalloproteinases (MMPs), a disintegrin and metalloproteinases (ADAMs), and ADAM with thrombospondin motifs (ADAMTSs). In addition to its metalloproteinase-inhibitory function, TIMP3 can interact with proteins in the extracellular space resulting in its multifarious functions. TIMP3 mRNA has a long 3' untranslated region (UTR) which is a target for numerous microRNAs. TIMP3 levels are reduced in various cardiovascular diseases, and studies have shown that TIMP3 replenishment ameliorates the disease, suggesting a therapeutic potential for TIMP3 in cardiovascular diseases. While significant efforts have been made in identifying the effector targets of TIMP3, the regulatory mechanism for the expression of this multi-functional TIMP has been less explored. Here, we provide an overview of TIMP3 gene structure, transcriptional and post-transcriptional regulators (transcription factors and microRNAs), protein structure and partners, its role in cardiovascular pathology and its application as therapy, while also drawing reference from TIMP3 function in other diseases.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 ».