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Enregistrement W2073171519 · doi:10.1210/jc.2006-1268

Peroxisome Proliferator-Activated Receptor γ and Adipose Tissue—Understanding Obesity-Related Changes in Regulation of Lipid and Glucose Metabolism

2006· article· en· W2073171519 sur OpenAlexaff
Arya M. Sharma, Bart Staels

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePeroxisome Proliferator-Activated Receptors
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdipose tissueEndocrinologyInternal medicineAdipocyteAdiponectinInsulin resistancePeroxisome proliferator-activated receptorAdipose tissue macrophagesBiologyType 2 diabetesFGF21AdipogenesisLipid metabolismResistinWhite adipose tissueReceptorMedicineDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Adipose tissue is a metabolically dynamic organ, serving as a buffer to control fatty acid flux and a regulator of endocrine function. In obese subjects, and those with type 2 diabetes or the metabolic syndrome, adipose tissue function is altered (i.e. adipocytes display morphological differences alongside aberrant endocrine and metabolic function and low-grade inflammation). EVIDENCE ACQUISITION: Articles on the role of peroxisome proliferator-activated receptor gamma (PPARgamma) in adipose tissue of healthy individuals and those with obesity, metabolic syndrome, or type 2 diabetes were sourced using MEDLINE (1990-2006). EVIDENCE SYNTHESIS: Articles were assessed to provide a comprehensive overview of how PPARgamma-activating ligands improve adipose tissue function, and how this links to improvements in insulin resistance and the progression to type 2 diabetes and atherosclerosis. CONCLUSIONS: PPARgamma is highly expressed in adipose tissue, where its activation with thiazolidinediones alters fat topography and adipocyte phenotype and up-regulates genes involved in fatty acid metabolism and triglyceride storage. Furthermore, PPARgamma activation is associated with potentially beneficial effects on the expression and secretion of a range of factors, including adiponectin, resistin, IL-6, TNFalpha, plasminogen activator inhibitor-1, monocyte chemoattractant protein-1, and angiotensinogen, as well as a reduction in plasma nonesterified fatty acid supply. The effects of PPARgamma also extend to macrophages, where they suppress production of inflammatory mediators. As such, PPARgamma activation appears to have a beneficial effect on the relationship between the macrophage and adipocyte that is distorted in obesity. Thus, PPARgamma-activating ligands improve adipose tissue function and may have a role in preventing progression of insulin resistance to diabetes and endothelial dysfunction to atherosclerosis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations474
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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