Metal-based nanoparticles: Promising tools for the management of cardiovascular diseases
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death worldwide. A search for more effective treatments of CVD is increasingly needed. Major advances in nanotechnology opened new avenues in CVD therapeutics. Owing to their special properties, iron oxide, gold and silver nanoparticles (NPs) could exert various effects in the management and treatment of CVD. The role of iron oxide NPs in the detection and identification of atherosclerotic plaques is receiving increased attention. Moreover, these NPs enhance targeted stem cell delivery, thereby potentiating the regenerative capacity at the injured sites. In addition to their antioxidative and antihypertrophic capacities, gold NPs have also been shown to be useful in the identification of plaques and recognition of inflammatory markers. Contrary to first reports suggestive of their cardio-vasculoprotective role, silver NPs now appear to exert negative effects on the cardiovascular system. Indeed, these NPs appear to negatively modulate inflammation and cholesterol uptake, both of which exacerbate atherosclerosis. Moreover, silver NPs may precipitate bradycardia, conduction block and sudden cardiac death. In this review, we dissect the cellular responses and toxicity profiles of these NPs from various perspectives including cellular and molecular ones.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 ».