MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2131014372 · doi:10.2217/17460875.2.5.503

Mechanisms underlying fat-induced hepatic insulin resistaNce

2007· article· en· W2131014372 sur OpenAlexaff
Edward Park, Adria Giacca

Notice bibliographique

RevueFuture Lipidology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism, Diabetes, and Cancer
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsulin resistanceInsulin receptorKinaseEndocrinologyInsulinInternal medicineBiologyProtein kinase AChemistryMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Free fatty acids (FFAs), which are often elevated in obesity, cause insulin resistance. While the effects of FFAs on muscle glucose metabolism are well known, the mechanisms by which FFAs cause hepatic insulin resistance are incompletely understood. Recent evidence points to an accumulation of fat metabolites that activates various serine/threonine kinases, such as protein kinase C, c-Jun NH2-terminal kinase 1 and IĸBα kinase, as a key event in the pathway of fat-induced hepatic insulin resistance. In this review, we present recent progress regarding the potential causal mediators of fat-induced hepatic insulin resistance and discuss the possible pathways by which they interact to induce impairment of hepatic insulin signaling.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,257 · 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'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

Citations9
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFuture LipidologyMême sujetMetabolism, Diabetes, and CancerTravaux en français237 207