Étude d’un modèle murin de vieillissement sur la sténose valvulaire aortique
Bibliographic record
Abstract
La sténose valvulaire aortique (SVA) est une pathologie associée au vieillissement et aux facteurs de risque cardiovasculaire. Afin d’étudier la SVA et d’explorer de nouvelles thérapies, plusieurs modèles animaux ont été récemment développés, mais la plupart de ces modèles ciblent les mécanismes de développement de la SVA reliés à l’hypercholestérolémie. Le syndrome de Werner (WS) est une maladie caractérisée par un vieillissement prématuré. Récemment, il a été découvert que des souris mutantes ayant une délétion du domaine hélicase du gène Werner, responsable du WS, démontraient un profile hémodynamique typique de la SVA. De ce fait, nous avons émis l’hypothèse que ces souris pourraient développer une SVA plus rapidement que des souris de type sauvage. Nous avons donc étudié les effets cette mutation chez des souris WrnΔhel/Δhel, en comparant le taux de progression d’une SVA entre des souris WrnΔhel/Δhel (WrnΔhel) et des souris de type sauvage comme groupe contrôle. À la suite d’une diète riche en sucre et en gras sur une période de 24 semaines, les souris WrnΔhel ont démontré une diminution plus prononcée de leur aire de valve aortique (mesures échocardiographiques) que les souris contrôles, supportée par les analyses histologiques concernant la fibrose des valves aortiques. Les souris n’ont toutefois développé aucun signe évident d’athérosclérose comme l’infiltration de lipides ou l’inflammation, bien que certaines caractéristiques liées à la dysfonction endothéliale semblent être augmentées chez les souris WrnΔhel. D’autres mesures échocardiographiques indiquant une SVA, comme une hypertrophie du ventricule gauche dans le groupe WrnΔhel, ont été obtenues. Nous avons aussi observé des indices de vieillissement plus marqués quant aux analyses sanguines et de la moelle osseuse des souris WrnΔhel en comparaison avec les souris contrôles. Par conséquent, ce modèle expérimental de vieillissement pourrait être utilisé pour les études futures sur la SVA sans les principaux effets athérogéniques des autres modèles expérimentaux.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".