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Enregistrement W3122842350 · doi:10.3389/fphys.2021.629222

From Congenital Disorders of Fat Malabsorption to Understanding Intra-Enterocyte Mechanisms Behind Chylomicron Assembly and Secretion

2021· review· en· W3122842350 sur OpenAlexafffund
Émile Lévy, Jean‐François Beaulieu, Schohraya Spahis

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipid metabolism and disorders
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésChylomicronEnterocyteMalabsorptionSecretionBiologyDigestion (alchemy)BioinformaticsMedicineEndocrinologyChemistryVery low-density lipoproteinLipoproteinSmall intestineCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the last two decades, a large body of information on the events responsible for intestinal fat digestion and absorption has been accumulated. In particular, many groups have extensively focused on the absorptive phase in order to highlight the critical “players” and the main mechanisms orchestrating the assembly and secretion of chylomicrons (CM) as essential vehicles of alimentary lipids. The major aim of this article is to review understanding derived from basic science and clinical conditions associated with impaired packaging and export of CM. We have particularly insisted on inborn metabolic pathways in humans as well as on genetically modified animal models (recapitulating pathological features). The ultimate goal of this approach is that “experiments of nature” and in vivo model strategy collectively allow gaining novel mechanistic insight and filling the gap between the underlying genetic defect and the apparent clinical phenotype. Thus, uncovering the cause of disease contributes not only to understanding normal physiologic pathway, but also to capturing disorder onset, progression, treatment and prognosis.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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