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Enregistrement W4282829495 · doi:10.1097/mol.0000000000000823

Understanding the ins and outs of lipoprotein (a) metabolism

2022· review· en· W4282829495 sur OpenAlexafffund
Michael B. Boffa, Marlys L. Koschinsky

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Lipidology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensWestern UniversityRobarts Clinical Trials
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMetabolismMedicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: This review summarizes our current understanding of the processes of apolipoprotein(a) secretion, assembly of the Lp(a) particle and removal of Lp(a) from the circulation. We also identify existing knowledge gaps that need to be addressed in future studies. RECENT FINDINGS: The Lp(a) particle is assembled in two steps: a noncovalent, lysine-dependent interaction of apo(a) with apoB-100 inside hepatocytes, followed by extracellular covalent association between these two molecules to form circulating apo(a).The production rate of Lp(a) is primarily responsible for the observed inverse correlation between apo(a) isoform size and Lp(a) levels, with a contribution of catabolism restricted to larger Lp(a) isoforms.Factors that affect apoB-100 secretion from hepatocytes also affect apo(a) secretion.The identification of key hepatic receptors involved in Lp(a) clearance in vivo remains unclear, with a role for the LDL receptor seemingly restricted to conditions wherein LDL concentrations are low, Lp(a) is highly elevated and LDL receptor number is maximally upregulated. SUMMARY: The key role for production rate of Lp(a) [including secretion and assembly of the Lp(a) particle] rather than its catabolic rate suggests that the most fruitful therapies for Lp(a) reduction should focus on approaches that inhibit production of the particle rather than its removal from circulation.

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

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.

Tête enseignante Opus0,384
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,041 · 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

Citations30
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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