A study of PCSK9 in glucose and insulin homeostasis
Notice bibliographique
Résumé
Atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) is thought to account for >30% of all deaths today.Patients at very high risk, who suffer from ASCVD and comorbidities, such as diabetes, are projected to have 10-year event risks between 26% to 43%.Considering that lowdensity lipoprotein cholesterol (LDLc) is the main driver of ASCVD and that reducing its circulating levels was demonstrated to be beneficial in reducing clinical events, new guidelines required patients to reduce their LDLc levels to very low levels.Therefore, therapeutic agents are currently being developed in order to decrease this societal predicament.One of the very promising agents is directed towards lowering proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 (PCSK9) synthesis or circulating levels.Indeed, clinical trials on these PCSK9-inhibitors demonstrated safety and beneficial effects on cardiovascular outcomes.Several research groups are interested in determining whether PCSK9 may be important for other processes than cholesterol homeostasis.perseverant and enthusiastic about science.This experience has led me to work alongside wonderful people everyday, learn and grow from challenges and failures and travel abroad to meet scientists from around the world, several of which have become close friends.I would also like to thank Dr. Annik Prat for being a strong example of a critical scientist, with immense care for excellent quality science.Annik and Nabil have proven to be essential pillars for this long journey through the thesis and I thank them for being there for me.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».