Roles of vitamin A status and retinoids in glucose and fatty acid metabolism
Notice bibliographique
Résumé
The rising prevalence of metabolic diseases, such as obesity and diabetes, has become a public health concern. Vitamin A (VA, retinol) is an essential micronutrient for a variety of physiological processes, such as tissue differentiation, immunity, and vision. However, its role in glucose and lipid metabolism has not been clearly defined. VA activities are mediated by the metabolite of retinol catabolism, retinoic acid, which activates the retinoic acid receptor and retinoid X receptor (RXR). Since RXR is an obligate heterodimeric partner for many nuclear receptors involved in metabolism, it is reasonable to assume that VA status and retinoids contribute to glucose and lipid homeostasis. To date, the impacts of VA and retinoids on energy metabolism in animals and humans have been demonstrated in some basic and clinical investigations. This review summarizes the effects of VA status and retinoid treatments on metabolism of the liver, adipocytes, pancreatic β-cells, and skeletal muscle. It proposes a mechanism by which the dietary and hormonal signals converge on the promoter of sterol regulatory element-binding protein 1c gene to induce its expression, and in turn, the expression of lipogenic genes in hepatocytes. Future research projects relevant to the VA's roles in metabolic diseases are also discussed.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».