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Enregistrement W2046750450 · doi:10.1139/o03-078

Diabetes, lipids, and adipocyte secretagogues

2004· article· en· W2046750450 sur OpenAlexaffvenue
May Faraj, Hui Ling Lu, Katherine Cianflone

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Cell Biology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensRoyal Victoria Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndocrinologyInternal medicineAdipose tissueAdiponectinLipotoxicityResistinLipogenesisInsulin resistanceWhite adipose tissueAdipocyteBiologyLipolysisLipid metabolismLeptinInsulinMedicineObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

That obesity is associated with insulin resistance and type II diabetes mellitus is well accepted. Overloading of white adipose tissue beyond its storage capacity leads to lipid disorders in non-adipose tissues, namely skeletal and cardiac muscles, pancreas, and liver, effects that are often mediated through increased non-esterified fatty acid fluxes. This in turn leads to a tissue-specific disordered insulin response and increased lipid deposition and lipotoxicity, coupled to abnormal plasma metabolic and (or) lipoprotein profiles. Thus, the importance of functional adipocytes is crucial, as highlighted by the disorders seen in both "too much" (obesity) and "too little" (lipodystrophy) white adipose tissue. However, beyond its capacity for fat storage, white adipose tissue is now well recognised as an endocrine tissue producing multiple hormones whose plasma levels are altered in obese, insulin-resistant, and diabetic subjects. The consequence of these hormonal alterations with respect to both glucose and lipid metabolism in insulin target tissues is just beginning to be understood. The present review will focus on a number of these hormones: acylation-stimulating protein, leptin, adiponectin, tumour necrosis factor alpha, interleukin-6, and resistin, defining their changes induced in obesity and diabetes mellitus and highlighting their functional properties that may protect or worsen lipid metabolism.

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 enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,414

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations128
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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