The emerging role of glycans and the importance of sialylation in cardiovascular disease
Notice bibliographique
Résumé
Glycosylation is the process by which glycans (i.e. 'sugars') are enzymatically attached to proteins or lipids to form glycoconjugates. Growing evidence points to glycosylation playing a central role in atherosclerosis. Glycosylation occurs in all human cells and post-translationally modifies many signalling molecules that regulate cardiovascular disease, affecting their binding and function. Glycoconjugates are present in abundance on the vascular endothelium and on circulating lipoproteins, both of which have well-established roles in atherosclerotic plaque development. Sialic acid is a major regulator of glycan function and therefore the process of sialylation, in which sialic acid is added to glycans, is likely to be entwined in any regulation of atherosclerosis. Glycans and sialylation regulators have the potential to present as new biomarkers that predict atherosclerotic disease or as targets for pharmacological intervention, as well as providing insights into novel cardiovascular mechanisms. Moreover, the asialoglycoprotein receptor 1 (ASGR1), a glycan receptor, is emerging as an exciting new regulator of lipid metabolism and coronary artery disease. This review summarises the latest advances in the growing body of evidence that supports an important role for glycosylation and sialylation in the regulation of atherosclerosis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 ».