Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Therapeutic strategies to alleviate the growing epidemic of insulin-resistant syndromes (obesity and type 2 diabetes) as well as the conferred cardiovascular disease risk remain sparse. The peroxisome proliferator-activated receptor δ (PPARδ) has emerged as a versatile regulator of lipid homeostasis and inflammatory signaling, making it an attractive therapeutic target for the treatment and prevention of type 2 diabetes and atherosclerosis. RECENT FINDINGS: PPARδ activation regulates lipid homeostasis and inflammatory signaling in a variety of cell types, conferring protection from metabolic disease and atherosclerosis. Specifically, PPARδ activation in the liver stimulates glucose utilization and inhibits gluconeogenesis, which improves insulin resistance and hyperglycemia. In macrophages, PPARδ-specific activation with synthetic agonists inhibits VLDL-induced triglyceride accumulation and inflammation. In mice, PPARδ agonists halt the progression of atherosclerosis and stabilize existing lesions by promoting an anti-inflammatory milieu within the diseased macrovasculature. In humans, PPARδ activation improves insulin sensitivity and reduces atherogenic dyslipidemia via a mechanism complementary to statin monotherapy. SUMMARY: Recent advances in the understanding of PPARδ reveal that activation of this receptor represents a multifaceted therapeutic strategy for the prevention and treatment of insulin-resistant syndromes and atherosclerosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».