Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».