Sarcomeric SRX:DRX Equilibrium in Alport and LDLR/P407 Mouse Models of HFpEF
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cardiac myosin energetic states that regulate heart contractility define interactions of myosin cross-bridges with actin-containing thin filaments have been functionally linked with the pathology of hypertrophic cardiomyopathy (HCM). In particular, the balance between the disordered relaxed (DRX) and super relaxed (SRX) states that correlate respectively with enhanced force and energy conservation significantly determine myocardial performance and energy utilization. Compelling evidence suggests that a balanced SRX and DRX states proportion is a prerequisite for long-term cardiac health. Whereas roles for altered SRX: DRX proportions in HCM have been studied in depth, the mechanics of sarcomeric dysfunction and SRX: DRX proportions have not been reported in models of acquired heart failure (HF) including HF with preserved ejection fraction (HFpEF). Here, we quantified SRX andDRX myosin populations in two mouse models of HFpEF, including Alport and LDLR/P407 mice that represent cardiorenal/hypertensive and cardiometabolic/hyperlipidemic mouse models of HFpEF, respectively. We report significant changes in the SRX:DRX in both HFpEF mouse models, with an increased DRX state associated with Alport mice and a stabilized SRX state associated with LDLR/P407 mice. These findings correlate respectively with the hypercontractility and metabolic dysregulation with bradycardia phenotypes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».