Mechanisms of Homoarginine: Looking Beyond Clinical Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Homoarginine (hArg) is an arginine metabolite that has been known for years, but its physiological role in the body remains poorly understood. For instance, it is well known that high hArg concentrations in the blood are protective against several disease states, yet the mechanisms behind these health benefits are unclear. This review compiles what is known about hArg, namely its synthetic pathways, its role in different diseases and conditions, and its proposed mechanisms of action in humans and experimental animals. FINDINGS: Previous work has identified multiple pathways that control hArg synthesis and degradation in the body. Furthermore, endogenous hArg can modulate the cardiovascular system, with decreased hArg being associated with cardiovascular complications and increased mortality. Studies also suggest that hArg could serve as a diagnostic biomarker for a variety of immune, pancreatic, renal, and hepatic dysfunctions. Finally, in women, hArg concentrations rapidly increase throughout pregnancy and there are suggestions that alterations in hArg could indicate pregnancy complications like pre-eclampsia. SUMMARY: Homoarginine is an under-appreciated amino acid with potential wide-ranging roles in systemic health, pregnancy, and pathophysiology. Although recent research has focused on its health or disease associations, there is a need for more investigations into understanding the mechanistic pathways by which hArg may operate. This could be aided using metabolomics, which provides a comprehensive approach to correlating multiple metabolites and metabolic pathways with physiological effects. Increasing our knowledge of hArg's roles in the body could pave the way for its routine use as both a diagnostic and therapeutic molecule.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».