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Enregistrement W3152409768 · doi:10.1055/s-0041-1724118

Heparan Sulfate Proteoglycans in Diabetes

2021· review· en· W3152409768 sur OpenAlexaff
Linda M. Hiebert

Notice bibliographique

RevueSeminars in Thrombosis and Hemostasis · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProteoglycans and glycosaminoglycans research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetes mellitusExtracellular matrixHeparanaseHeparan sulfatePerlecanAngiogenesisNephropathyMedicineEndotheliumBiologyImmunologyCell biologyEndocrinologyInternal medicineHeparinProteoglycan

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetes is a complex disorder responsible for the mortality and morbidity of millions of individuals worldwide. Although many approaches have been used to understand and treat diabetes, the role of proteoglycans, in particular heparan sulfate proteoglycans (HSPGs), has only recently received attention. The HSPGs are heterogeneous, highly negatively charged, and are found in all cells primarily attached to the plasma membrane or present in the extracellular matrix (ECM). HSPGs are involved in development, cell migration, signal transduction, hemostasis, inflammation, and antiviral activity, and regulate cytokines, chemokines, growth factors, and enzymes. Hyperglycemia, accompanying diabetes, increases reactive oxygen species and upregulates the enzyme heparanase that degrades HSPGs or affects the synthesis of the HSPGs altering their structure. The modified HSPGs in the endothelium and ECM in the blood vessel wall contribute to the nephropathy, cardiovascular disease, and retinopathy seen in diabetes. Besides the blood vessel, other cells and tissues in the heart, kidney, and eye are affected by diabetes. Although not well understood, the adipose tissue, intestine, and brain also reveal HSPG changes associated with diabetes. Further, HSPGs are significantly involved in protecting the β cells of the pancreas from autoimmune destruction and could be a focus of prevention of type I diabetes. In some circumstances, HSPGs may contribute to the pathology of the disease. Understanding the role of HSPGs and how they are modified by diabetes may lead to new treatments as well as preventative measures to reduce the morbidity and mortality associated with this complex condition.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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