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Enregistrement W3140988712 · doi:10.3389/fphys.2021.645646

Lipid Transport and Metabolism at the Blood-Brain Interface: Implications in Health and Disease

2021· review· en· W3140988712 sur OpenAlexafffund
Fabien Pifferi, Benoît Laurent, Mélanie Plourde

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCholesterol and Lipid Metabolism
Établissements canadiensHealth and Social Services Centre University Institute of Geriatrics of SherbrookeUniversité LavalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de Sherbrooke
Mots-clésNeurocognitiveBlood–brain barrierDiseasePolyunsaturated fatty acidMedicineCognitive declineNeuroscienceBrain functionCerebrospinal fluidCognitionCentral nervous systemBioinformaticsPhysiologyBiologyDementiaPathologyBiochemistryFatty acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many prospective studies have shown that a diet enriched in omega-3 polyunsaturated fatty acids (n-3 PUFAs) can improve cognitive function during normal aging and prevent the development of neurocognitive diseases. However, researchers have not elucidated how n-3 PUFAs are transferred from the blood to the brain or how they relate to cognitive scores. Transport into and out of the central nervous system depends on two main sets of barriers: the blood-brain barrier (BBB) between peripheral blood and brain tissue and the blood-cerebrospinal fluid (CSF) barrier (BCSFB) between the blood and the CSF. In this review, the current knowledge of how lipids cross these barriers to reach the CNS is presented and discussed. Implications of these processes in health and disease, particularly during aging and neurodegenerative diseases, are also addressed. An assessment provided here is that the current knowledge of how lipids cross these barriers in humans is limited, which hence potentially restrains our capacity to intervene in and prevent neurodegenerative diseases.

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 seuil0,010

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations138
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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