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Enregistrement W3105786081 · doi:10.1152/ajpheart.00737.2020

Inhibition of ATGL in adipose tissue ameliorates isoproterenol-induced cardiac remodeling by reducing adipose tissue inflammation

2020· article· en· W3105786081 sur OpenAlexafffund
Shingo Takahara, Mourad Ferdaoussi, Nikola Srnic, Zaid H. Maayah, Shubham Soni, Anna Katharina Migglautsch, Rolf Breinbauer, Erin E. Kershaw, Jason R.B. Dyck

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueGalectins and Cancer Biology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesHeart and Stroke Foundation of CanadaJapan Society for the Promotion of ScienceCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates - Health SolutionsFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésLipolysisAdipose tissueAdipocyteInflammationInternal medicineEndocrinologySecretionMedicineStimulationAdrenergicSympathetic nervous systemHeart failureReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The reduction of lipolysis by adipocyte ATGL inhibition ameliorates cardiac remodeling induced by chronic β-adrenergic stimulation likely via reducing galectin-3 secretion from adipose tissue. Our findings highlight that suppressing lipolysis in adipocytes may be a potential therapeutic target for patients with heart failure whose sympathetic nervous system is activated. Furthermore, galectin-3 might be involved in the mechanisms by which excessive lipolysis in adipose tissues influences remote cardiac pathologies and thus warrants further investigation.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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