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Enregistrement W3113526129 · doi:10.1007/164_2020_364

Smooth Muscle Cell-Proteoglycan-Lipoprotein Interactions as Drivers of Atherosclerosis

2020· review· en· W3113526129 sur OpenAlexafffund
Sima Allahverdian, Carleena Ortega, Gordon A. Francis

Notice bibliographique

RevueHandbook of experimental pharmacology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtease and Inhibitor Mechanisms
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésProteoglycanExtracellular matrixLesionSmooth muscleFoam cellLipoproteinThickeningArteryMedicineSecretionPathologyAnatomyInternal medicineChemistryCell biologyBiologyCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In humans, smooth muscle cells (SMCs) are the main cell type in the artery medial layer, in pre-atherosclerotic diffuse thickening of the intima, and in all stages of atherosclerotic lesion development. SMCs secrete the proteoglycans responsible for the initial binding and retention of atherogenic lipoproteins in the artery intima, with this retention driving foam cell formation and subsequent stages of atherosclerosis. In this chapter we review current knowledge of the extracellular matrix generated by SMCs in medial and intimal arterial layers, their relationship to atherosclerotic lesion development and stabilization, how these findings correlate with mouse models of atherosclerosis, and potential therapies aimed at targeting the SMC matrix-lipoprotein interaction for atherosclerosis prevention.

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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,458
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)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,306 · 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
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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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