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Enregistrement W2053347391 · doi:10.1155/2012/642038

Mitochondrial Dysregulation in the Pathogenesis of Diabetes: Potential for Mitochondrial Biogenesis-Mediated Interventions

2011· review· en· W2053347391 sur OpenAlexafffund
Bertrand Joseph, Denis R. Joanisse, Richard Baillot, David A. Hood

Notice bibliographique

RevueExperimental Diabetes Research · 2011
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMitochondrial Function and Pathology
Établissements canadiensUniversité LavalYork University
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMitochondrial biogenesisMitochondrionCrosstalkCell biologyBiologyMitochondrial DNARetrograde signalingDNAJA3BiogenesisSkeletal muscleSignal transductionmitochondrial fusionGeneticsEndocrinologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Muscle mitochondrial metabolism is a tightly controlled process that involves the coordination of signaling pathways and factors from both the nuclear and mitochondrial genomes. Perhaps the most important pathway regulating metabolism in muscle is mitochondrial biogenesis. In response to physiological stimuli such as exercise, retrograde signaling pathways are activated that allow crosstalk between the nucleus and mitochondria, upregulating hundreds of genes and leading to higher mitochondrial content and increased oxidation of substrates. With type 2 diabetes, these processes can become dysregulated and the ability of the cell to respond to nutrient and energy fluctuations is diminished. This, coupled with reduced mitochondrial content and altered mitochondrial morphology, has been directly linked to the pathogenesis of this disease. In this paper, we will discuss our current understanding of mitochondrial dysregulation in skeletal muscle as it relates to type 2 diabetes, placing particular emphasis on the pathways of mitochondrial biogenesis and mitochondrial dynamics, and the therapeutic value of exercise and other interventions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,292 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations114
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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