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Enregistrement W3084687932 · doi:10.1186/s12933-020-01107-3

MicroRNAs and obesity-induced endothelial dysfunction: key paradigms in molecular therapy

2020· review· en· W3084687932 sur OpenAlexaff
Karima Ait‐Aissa, Quynh Nguyen, Mohanad Gabani, Adam Kassan, Santosh Kumar, Soo Kyoung Choi, Alexis A. González, Tahsin Khataei, Amal M. Sahyoun, Cheng Chen, Modar Kassan

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Diabetology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesAmerican Heart Association
Mots-clésEndothelial dysfunctionMedicinemicroRNASirtuin 1EndotheliumBioinformaticsUnfolded protein responseSirtuinOxidative stressObesityAutophagyEndoplasmic reticulumEnosCell biologyNitric oxideBiologyEndocrinologyNitric oxide synthaseAcetylationApoptosisGeneDownregulation and upregulationGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The endothelium plays a pivotal role in maintaining vascular health. Obesity is a global epidemic that has seen dramatic increases in both adult and pediatric populations. Obesity perturbs the integrity of normal endothelium, leading to endothelial dysfunction which predisposes the patient to cardiovascular diseases. MicroRNAs (miRNAs) are short, single-stranded, non-coding RNA molecules that play important roles in a variety of cellular processes such as differentiation, proliferation, apoptosis, and stress response; their alteration contributes to the development of many pathologies including obesity. Mediators of obesity-induced endothelial dysfunction include altered endothelial nitric oxide synthase (eNOS), Sirtuin 1 (SIRT1), oxidative stress, autophagy machinery and endoplasmic reticulum (ER) stress. All of these factors have been shown to be either directly or indirectly caused by gene regulatory mechanisms of miRNAs. In this review, we aim to provide a comprehensive description of the therapeutic potential of miRNAs to treat obesity-induced endothelial dysfunction. This may lead to the identification of new targets for interventions that may prevent or delay the development of obesity-related cardiovascular disease.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations57
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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