Exercise- and Insulin-Stimulated Muscle Glucose Transport: Distinct Mechanisms of Regulation
Notice bibliographique
Résumé
In mammals, skeletal muscle is the primary target for the stimulation of glucose transport by a variety of activators. These include the hormone insulin and stimuli which increase energy demand such as exercise, hypoxia, and challenges to the oxidative chain. While it is known that both stimuli rapidly elevate glucose uptake into muscle by signalling the translocation of glucose transporters from intracellular stores to the plasma membrane, there are numerous contrasts between energy stressors and insulin in their mechanisms of glucose transport activation. Exercise and insulin recruit distinct intracellular pools of glucose transporters in skeletal muscle and the maximal effects of contraction and insulin are additive. Activation of phosphatidylinositol 3-kinase (PI3-K) is utilized by insulin to induce glucose transporter translocation, but does not participate in the responses to exercise or hypoxia. These findings suggest that energy stressors utilize different mechanisms from insulin to increase glucose influx; however, how these factors elicit their response is not clear. This review will summarize our current knowledge of these alternative pathways of glucose transport regulation. Emphasis is placed on the use of the mitochondrial uncoupler dinitrophenol to investigate mediators of this alternative signalling pathway in L6 muscle cells, a line used to characterize physiological responses in muscle such as glucose transport.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».