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Enregistrement W2191549478 · doi:10.1210/jc.2015-3449

Evolving Concepts and Translational Relevance of Enteroendocrine Cell Biology

2015· review· en· W2191549478 sur OpenAlexafffund
Daniel J. Drucker

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal motility and disorders
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiologyEnteroendocrine cellEndocrine systemHormoneNutrient sensingGastrointestinal tractSystems biologyComputational biologyBioinformaticsEndocrinologyCell biologySignal transductionBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Classical enteroenteroendocrine cell (EEC) biology evolved historically from identification of scattered hormone-producing endocrine cells within the epithelial mucosa of the stomach, small and large intestine. Purification of functional EEC hormones from intestinal extracts, coupled with molecular cloning of cDNAs and genes expressed within EECs has greatly expanded the complexity of EEC endocrinology, with implications for understanding the contribution of EECs to disease pathophysiology. EVIDENCE ACQUISITION: Pubmed searches identified manuscripts highlighting new concepts illuminating the molecular biology, classification and functional role(s) of EECs and their hormonal products. EVIDENCE SYNTHESIS: Molecular interrogation of EECs has been transformed over the past decade, raising multiple new questions that challenge historical concepts of EEC biology. Evidence for evolution of the EEC from a unihormonal cell type with classical endocrine actions, to a complex plurihormonal dynamic cell with pleiotropic interactive functional networks within the gastrointestinal mucosa is critically assessed. We discuss gaps in understanding how EECs sense and respond to nutrients, cytokines, toxins, pathogens, the microbiota, and the microbial metabolome, and highlight the expanding translational relevance of EECs in the pathophysiology and therapy of metabolic and inflammatory disorders. CONCLUSIONS: The EEC system represents the largest specialized endocrine network in human physiology, integrating environmental and nutrient cues, enabling neural and hormonal control of metabolic homeostasis. Updating EEC classification systems will enable more accurate comparative analyses of EEC subpopulations and endocrine networks in multiple regions of the gastrointestinal tract.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,008
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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