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Enregistrement W2006555137 · doi:10.1371/journal.pone.0066139

Impaired Glucose Tolerance in a Mouse Model of Sidt2 Deficiency

2013· article· en· W2006555137 sur OpenAlexaff
Jialin Gao, Xuefan Gu, Don J. Mahuran, Zhugang Wang, Huiwen Zhang

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCalcium signaling and nucleotide metabolism
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenSickKids FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesShanghai Rising-Star Program
Mots-clésInternal medicineIsletEndocrinologyInsulinGranule (geology)Western blotKnockout mouseIn vivoDiabetes mellitusGlucose tolerance testImpaired glucose toleranceBiologyCarbohydrate metabolismChemistryMedicineInsulin resistanceGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sidt2 was identified as a novel integral lysosomal membrane protein recently. We generated global Sidt2 knockout mice by gene targeting. These mice have a comparatively higher random and fasting glucose concentration. Intraperitoneal and oral glucose tolerance tests in Sidt2 knockout mice indicated glucose intolerance and decreased serum insulin level. Notably, the Sidt2(-/-) mice had hypertrophic islets compared with control mice. By Western blot and immunofluorescence, Sidt2(-/-) mouse islets were shown to have increased insulin protein, which actually contained more insulin secretory granules than their controls, demonstrated by electromicroscopy. Consistent with the in vivo study, isolated islet culture from the Sidt2(-/-) mice produced less insulin when stimulated by a high concentration of glucose or a depolarizing concentration of KCl. Under electromicroscope less empty vesicles and more mature ones in Sidt2(-/-) mice islets were observed, supporting impaired insulin secretory granule release. In conclusion, Sidt2 may play a critical role in the regulation of mouse insulin secretory granule secretion.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations46
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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