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Enregistrement W2113724447 · doi:10.1111/j.1463-1326.2011.01495.x

Interleukin‐15 treatment improves glucose homeostasis and insulin sensitivity in obese mice

2011· article· en· W2113724447 sur OpenAlexafffund
Nicole G. Barra, Marianne V. Chew, Alison C. Holloway, Ali A. Ashkar

Notice bibliographique

RevueDiabetes Obesity and Metabolism · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGlucose homeostasisInsulin sensitivityHomeostasisEndocrinologyInternal medicineInsulinMedicineInsulin resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prevalence of metabolic diseases associated with obesity, such as type 2 diabetes, continues to rise along with obesity rates. Recently, obesity has been described as an inflammatory condition, suggesting a link between the dysregulation in proinflammatory cytokine production and the aetiology of these metabolic diseases. While known as an immunomodulatory cytokine, Interleukin-15 (IL-15) has been shown to have effects on adipose tissue and induce weight loss in diet-induced obese mice. As weight loss improves glucose homeostasis, the goal of this study was to determine whether IL-15 impacts glucose regulation in a mouse model of diet-induced obesity. Our data demonstrate that IL-15 treatment significantly improves insulin sensitivity and glucose and insulin responses to an oral glucose challenge compared to obese counterparts and/or lean controls. These results show that IL-15 may be a novel therapeutic target for the treatment of obesity and its associated abnormal glucose regulation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,469
Score d'incertitude au seuil0,767

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,192 · 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.

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

Citations62
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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