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Enregistrement W1969025184 · doi:10.1210/en.2003-1543

Muscle-Specific Overexpression of CD36 Reverses the Insulin Resistance and Diabetes of MKR Mice

2004· article· en· W1969025184 sur OpenAlexaff
Lisa Héron‐Milhavet, Martin Haluzı́k, Shoshana Yakar, Oksana Gavrilova, Stephanie Pack, William Jou, Azeddine Ibrahimi, Hyunsook Kim, Desmond Hunt, Daphne Yau, Jamie W. Joseph, Michael B. Wheeler, Nada A. Abumrad, Derek LeRoith

Notice bibliographique

RevueEndocrinology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism, Diabetes, and Cancer
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternal medicineEndocrinologyInsulin resistanceType 2 diabetesCD36HyperinsulinemiaInsulinLipotoxicitySkeletal muscleBiologyDiabetes mellitusMedicineReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Insulin resistance is one of the primary characteristics of type 2 diabetes. Mice overexpressing a dominant-negative IGF-I receptor specifically in muscle (MKR mice) demonstrate severe insulin resistance with high levels of serum and tissue lipids and eventually develop type 2 diabetes at 5-6 wk of age. To determine whether lipotoxicity plays a role in the progression of the disease, we crossed MKR mice with mice overexpressing a fatty acid translocase, CD36, in skeletal muscle. The double-transgenic MKR/CD36 mice showed normalization of the hyperglycemia and the hyperinsulinemia as well as a marked improvement in liver insulin sensitivity. The MKR/CD36 mice also exhibited normal rates of fatty acid oxidation in skeletal muscle when compared with the decreased rate of fatty acid oxidation in MKR. With the reduction in insulin resistance, beta-cell function returned to normal. These and other results suggest that the insulin resistance in the MKR mice is associated with increased muscle triglycerides levels and that whole-body insulin resistance can be, at least partially, reversed in association with a reduction in muscle triglycerides levels, although the mechanisms are yet to be determined.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,213 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations62
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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