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Enregistrement W1964282874 · doi:10.1097/01.mco.0000172589.55434.03

Modulation of insulin action by dietary proteins and amino acids: role of the mammalian target of rapamycin nutrient sensing pathway

2005· review· en· W1964282874 sur OpenAlexaff
Frédéric Tremblay, Hélène Jacques, André Marette

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Clinical Nutrition & Metabolic Care · 2005
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversité LavalWilfrid Laurier UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsulinAmino acidMetabolismNutrient sensingProtein biosynthesisBiochemistryCarbohydrate metabolismBiologyLeucineGlucose uptakeSignal transductionMetabolic pathwayInsulin receptorEndocrinologyChemistryInsulin resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: An increasing number of studies point towards an important role of dietary proteins and amino acids in the modulation of insulin action in peripheral tissues. The purpose of this review is to discuss how these nutrients affect insulin sensitivity and the potential mechanism by which they exert their action. RECENT FINDINGS: Increased plasma amino acid availability in both animals and humans has been shown to cause enhanced translation initiation and protein synthesis and the inhibition of insulin-stimulated glucose transport in skeletal muscle. Moreover, dietary interventions in animals fed proteins from various sources resulted in drastically different outcomes in terms of glucose metabolism and insulin signaling in skeletal muscles. Finally, amino acids, particularly leucine, were shown to modulate insulin action by specifically activating the mammalian target of rapamycin nutrient sensing pathway. SUMMARY: Dietary proteins and amino acids are important modulators of glucose metabolism and insulin signaling via their ability, at least partly, to modulate the mammalian target of rapamycin pathway.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations70
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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