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Enregistrement W4417493863 · doi:10.3390/ijms27010003

Beyond Leptin and Adiponectin: The Diverse Roles of Adipokines in the Myocardial Hypertrophic Process and Heart Failure and Their Potential Contribution in Obesity

2025· article· en· W4417493863 sur OpenAlexafffund
Morris Karmazyn, Xiaohong Tracey Gan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAdipokineAdiponectinLeptinHeart failureChemerinAdipose tissue

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is now widely recognized that adipocytes have the ability to produce a myriad of bioactive compounds released into the circulation and affecting distal organs, including the heart. These factors, termed adipokines, are also produced by various tissues in addition to adipocytes, including cardiac tissue, and have the ability to modulate cardiac function and the response to pathology. Among the processes greatly affected by adipokines is myocardial remodelling due to hypertrophy and fibrosis, two processes that contribute to the development of heart failure. This is particularly relevant under conditions of obesity, and the accompanying increased adiposity, in general, results in increased adipokine production. The effects of adipokines on cardiac remodelling can be both beneficial or adverse, depending on the adipokine type, such as adiponectin and leptin, respectively. The molecular bases underlying the effects of adipokines on myocardial remodelling have been extensively studied and likely involve a multiplicity of cell signalling processes, thus demonstrating substantial complexity. Emerging evidence suggests that these proteins play an important role in cardiac pathology. Their precise contribution is yet to be determined with certainty, as this likely reflects a balance between pro-remodelling and anti-remodelling factors.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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