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Enregistrement W4415457043 · doi:10.3389/fcvm.2025.1655341

Oxidative low-density lipoprotein and shear induced calcification within a calcific aortic valve disease-on-a-chip platform

2025· article· en· W4415457043 sur OpenAlexfundno aff
Melissa Mendoza-Seale, Mei‐Hsiu Chen, Peter Huang, Gretchen J. Mahler

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cardiovascular Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBinghamton UniversityHealth Sciences Centre Foundation
Mots-clésCalcificationOxidative phosphorylationAortic valveLipoproteinDiseaseOxidative stressShear (geology)Calcinosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Early-stage calcific aortic valve disease (CAVD) has been characterized by the infiltration of immune cells, reorganization of the extracellular matrix, and the deposition and oxidation of low-density lipoproteins (oxLDL). Worldwide studies have revealed that aortic valve disease accounts for up to 43% of patients exhibiting heart disease. Methods We utilized a CAVD-on-a-chip platform of the aortic valve fibrosa to assess the hypothesis that culture calcification will increase with endothelial cell presence, increased oxLDL concentration (25 μg/ml or 50 μg/ml), and shear stress (20 dyne/cm 2 ). CAVD chips consisted of collagen I hydrogels with porcine aortic valve interstitial cells embedded and porcine aortic valve endothelial cells seeded on top of the matrix for up to two days. Results Here, we demonstrate that the presence of endothelial cells and shear stress drives alkaline phosphatase activity, sulfated glycosaminoglycan production, and the formation of mono-, di-, and octa- calcium phosphates, and hydroxyapatites. Two-day dynamic cultures showed 3D cell-oxLDL interactions, leading to extracellular matrix remodeling and endothelial dysfunction. Discussion Given that CAVD has no targeted intervention, continued evolution of this CAVD-on-a-chip model sheds light on mechanisms in disease onset and can lead to significant contributions in preclinical drug development.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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