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Enregistrement W4281693319 · doi:10.31083/j.rcm2306212

Mechanism of Hypercholesterolemia-Induced Atherosclerosis

2022· review· en· W4281693319 sur OpenAlexaff
Kailash Prasad, Manish Mishra

Notice bibliographique

RevueReviews in Cardiovascular Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Glycation End Products research
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProinflammatory cytokineMedicineInternal medicineRage (emotion)GlycationEndocrinologyInflammationLDL receptorCell adhesion moleculeLipoproteinFoam cellCholesterolReceptorImmunologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypercholesterolemia is involved in the development of atherosclerosis and is a risk factor for coronary artery disease, stroke, and peripheral vascular disease. This paper deals with the mechanism of development of hypercholesterolemic atherosclerosis. Hypercholesterolemia increases the formation of numerous atherogenic biomolecules including reactive oxygen species (ROS), proinflammatory cytokines [interleukin (IL)-1, IL-2, IL-6, IL-8, tumor necrosis factor-alpha (TNF-α)], expression of intercellular adhesion molecule-1 (ICAM-1), vascular cell adhesion molecule-1 (VCAM-1), E-selectin, monocyte chemoattractant protein-1 (MCP-1), granulocyte macrophage-colony stimulating factor (GM-CSF) and numerous growth factors [insulin-like growth factor-1 (IGF-1), platelet-derived growth factor-1 (PDGF-1) and transforming growth factor-beta (TGF-β)]. ROS mildly oxidizes low-density lipoprotein-cholesterol (LDL-C) to form minimally modified LDL (MM-LDL) which is further oxidized to form oxidized LDL (OX-LDL). Hypercholesterolemia also activates nuclear factor-kappa-B (NF-κB). The above atherogenic biomolecules are involved in the development of atherosclerosis which has been described in detail. Hypercholesterolemia also assists in the development of atherosclerosis through AGE (advanced glycation end-products)-RAGE (receptor for AGE) axis and C-reactive protein (CRP). Hypercholesterolemia is associated with increases in AGE, oxidative stress [AGE/sRAGE (soluble receptor for AGE)] and C-reactive protein, and decreases in the sRAGE, which are known to be implicated in the development of atherosclerosis. In conclusion, hypercholesterolemia induces atherosclerosis through increases in atherogenic biomolecules, AGE-RAGE axis and CRP.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations55
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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