Diabetes, lipids, and adipocyte secretagogues
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».