Diabetic neuropathy: A <scp>NRF2</scp> disease?
Notice bibliographique
Résumé
The transcription factor nuclear factor erythroid 2-related factor 2 (NRF2) has multifarious action with its target genes having redox-regulating functions and being involved in inflammation control, proteostasis, autophagy, and metabolic pathways. Therefore, the genes controlled by NRF2 are involved in the pathogenesis of myriad diseases, such as cardiovascular diseases, metabolic syndrome, neurodegenerative diseases, autoimmune disorders, and cancer. Amidst this large array of diseases, diabetic neuropathy (DN) occurs in half of patients diagnosed with diabetes and appears as an injury inflicted upon peripheral and autonomic nervous systems. As a complex effector factor, NRF2 has entered the spotlight during the search of new biomarkers and/or new therapy targets in DN. Due to the growing attention for NRF2 as a modulating factor in several diseases, including DN, this paper aims to update the recently discovered regulatory pathways of NRF2 in oxidative stress, inflammation and immunity. It presents the animal models that further facilitated the human studies in regard to NRF2 modulation and the possibilities of using NRF2 as DN biomarker and/or as target therapy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».