MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3125331816 · doi:10.20517/2574-1209.2020.71

The local effects of proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 (PCSK9) on the inflammatory atheroma: beyond LDL cholesterol lowering

2021· article· en· W3125331816 sur OpenAlexafffund
Ting Xiong, Alexander S. Qian, Bernardo L. Trigatti

Notice bibliographique

RevueVessel Plus · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensMcMaster UniversityThrombosis and Atherosclerosis Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésPCSK9KexinProprotein convertaseLDL receptorAtheromaCholesterolProprotein ConvertasesSubtilisinEvolocumabLipoproteinInternal medicineMedicineEndocrinologyCancer researchBiologyBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 (PCSK9) has gained extensive attention since the discovery of its role in mediating hepatic low-density lipoprotein (LDL)-receptor (LDLR) degradation, and therefore regulating plasma LDL cholesterol clearance. However, emerging studies have indicated that PCSK9 may have pleiotropic effects on the development of atherosclerosis and eventually cardiac dysfunction by mechanisms independent of the regulation of LDL cholesterol levels. In this review, we will discuss recent findings of how PCSK9 affects cellular responses and the pro-inflammatory microenvironment within the local atherosclerotic vascular wall, which are critical for atherosclerotic plaque progression. We will also discuss recent research on the potential direct effects of PCSK9 on cardiomyocyte viability and function. These pathways may be critical for understanding the mechanisms of PCSK9’s cardioprotective effects beyond LDL cholesterol lowering.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,221 · 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'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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVessel PlusMême sujetLipoproteins and Cardiovascular HealthTravaux en français237 207