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Enregistrement W3155379283 · doi:10.1109/tbme.2021.3074053

The Contribution of Glycosaminoglycans/Proteoglycans to Aortic Mechanics in Health and Disease: A Critical Review

2021· article· en· W3155379283 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Biomedical Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueConnective tissue disorders research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElastinAbdominal aortic aneurysmAortic aneurysmBiomechanicsThoracic aortic aneurysmAneurysmExtracellular matrix

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While elastin and collagen have received a lot of attention as major contributors to aortic biomechanics, glycosaminoglycans (GAGs) and proteoglycans (PGs) recently emerged as additional key players whose roles must be better elucidated if one hopes to predict aortic ruptures caused by aneurysms and dissections more reliably. GAGs are highly negatively charged polysaccharide molecules that exist in the extracellular matrix (ECM) of the arterial wall. In this critical review, we summarize the current understanding of the contributions of GAGs/PGs to the biomechanics of the normal aortic wall, as well as in the case of aortic diseases such as aneurysms and dissections. Specifically, we describe the fundamental swelling behavior of GAGs/PGs and discuss their contributions to residual stresses and aortic stiffness, thereby highlighting the importance of taking these polyanionic molecules into account in mathematical and numerical models of the aorta. We suggest specific lines of investigation to further the acquisition of experimental data to complement simulations and solidify our current understanding. We underscore different potential roles of GAGs/PGs in thoracic aortic aneurysm (TAAD) and abdominal aortic aneurysm (AAA). Namely, we report findings according to which the accumulation of GAGs/PGs in TAAD causes stress concentrations which may be sufficient to initiate and propagate delamination. On the other hand, there seems to be no clear indication of a relationship between the marked reduction in GAG/PG content and the stiffening and weakening of the aortic wall in AAA.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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