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Enregistrement W3083885967 · doi:10.1042/cs20200479

Interaction between the apelinergic system and ACE2 in the cardiovascular system: therapeutic implications

2020· review· en· W3083885967 sur OpenAlexafffund
Paulami Chatterjee, Mahmoud Gheblawi, Kaiming Wang, Jeannie Vu, Kondaiah Palsa, Gavin Y. Oudit

Notice bibliographique

RevueClinical Science · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueApelin-related biomedical research
Établissements canadiensCanadian VIGOUR CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineIntensive care medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The apelinergic system is widely expressed and acts through autocrine and paracrine signaling to exert protective effects, including vasodilatory, metabolic, and inotropic effects on the cardiovascular (CV) system. The apelin pathway's dominant physiological role has delineated therapeutic implications for coronary artery disease, heart failure (HF), aortic aneurysm, pulmonary arterial hypertension (PAH), and transplant vasculopathy. Apelin peptides interact with the renin-angiotensin system (RAS) by promoting angiotensin converting enzyme 2 (ACE2) transcription leading to increased ACE2 protein and activity while also antagonizing the effects of angiotensin II (Ang II). Apelin modulation of the RAS by increasing ACE2 action is limited due to its rapid degradation by proteases, including ACE2, neprilysin (NEP), and kallikrein. Apelin peptides are hence tightly regulated in a negative feedback manner by ACE2. Plasma apelin levels are suppressed in pathological conditions, but its diagnostic and prognostic utility requires further clinical exploration. Enhancing the beneficial actions of apelin peptides and ACE2 axes while complementing existing pharmacological blockade of detrimental pathways is an exciting pathway for developing new therapies. In this review, we highlight the interaction between the apelin and ACE2 systems, discuss their pathophysiological roles and potential for treating a wide array of CV diseases (CVDs).

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

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.

Tête enseignante Opus0,263
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations37
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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