Intestinal lipoprotein overproduction in insulin-resistant states
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Excessive postprandial lipemia is highly prevalent in obese and insulin-resistant/type 2 diabetic individuals and substantially increases the risk of atherosclerosis and cardiovascular disease. This article will review our current understanding of the link between insulin resistance and intestinal lipoprotein overproduction and highlight some of the key recent findings in the field. RECENT FINDINGS: Emerging evidence from several animal models of insulin resistance as well as insulin-resistant humans clearly supports the link between insulin resistance and aberrant intestinal lipoprotein metabolism. In insulin-resistant states, elevated free fatty acid flux into the intestine, downregulation of intestinal insulin signaling and upregulation of microsomal triglyceride transfer protein all appear to stimulate intestinal lipoprotein production. Gut peptides, GLP-1 and GLP-2, may be important regulators of intestinal lipid absorption and lipoprotein production. SUMMARY: Available evidence in humans and animal models strongly favors the concept that the small intestine is not merely an absorptive organ but rather plays an active role in regulating the rate of production of triglyceride-rich lipoproteins. Metabolic signals in insulin resistance and type 2 diabetes and in some cases an aberrant intestinal response to these factors all contribute to the enhanced formation and secretion of triglyceride-rich lipoproteins.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».