Nuclear Receptors and the Control of Metabolism
Notice bibliographique
Résumé
The metabolic nuclear receptors act as metabolic and toxicological sensors, enabling the organism to quickly adapt to environmental changes by inducing the appropriate metabolic genes and pathways. Ligands for these metabolic receptors are compounds from dietary origin, intermediates in metabolic pathways, drugs, or other environmental factors that, unlike classical nuclear receptor ligands, are present in high concentrations. Metabolic receptors are master regulators integrating the homeostatic control of (a) energy and glucose metabolism through peroxisome proliferator-activated receptor gamma (PPARgamma); (b) fatty acid, triglyceride, and lipoprotein metabolism via PPARalpha, beta/delta, and gamma; (c) reverse cholesterol transport and cholesterol absorption through the liver X receptors (LXRs) and liver receptor homolog-1 (LRH-1); (d) bile acid metabolism through the farnesol X receptor (FXR), LXRs, LRH-1; and (e) the defense against xeno- and endobiotics by the pregnane X receptor/steroid and xenobiotic receptor (PXR/SXR). The transcriptional control of these metabolic circuits requires coordination between these metabolic receptors and other transcription factors and coregulators. Altered signaling by this subset of receptors, either through chronic ligand excess or genetic factors, may cause an imbalance in these homeostatic circuits and contribute to the pathogenesis of common metabolic diseases such as obesity, insulin resistance and type 2 diabetes, hyperlipidemia and atherosclerosis, and gallbladder disease. Further studies should exploit the fact that many of these nuclear receptors are designed to respond to small molecules and turn them into therapeutic targets for the treatment of these disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».