Impact of keratin intermediate filaments on insulin‐mediated glucose metabolism regulation in the liver and disease association
Notice bibliographique
Résumé
In all cells, a tight regulation exists between glucose uptake and utilization to prevent diseases related to its perturbed metabolism. In insulin-targeted cells, such as hepatocytes, proper glucose utilization requires an elaborate interplay between the insulin receptor, the glucose transporter, and mitochondria that involves the participation of actin microfilaments and microtubules. In addition, there is increasing evidence of an involvement of the third cytoskeletal network provided by intermediate filaments (IFs). Keratins belong to the multigene family of IF proteins, coordinately expressed as distinct pairs within the context of epithelial cell differentiation. Hepatocyte IFs are made up of the [keratin (K)8/K18] pair only, whereas pancreatic β-cell IFs additionally include small amounts of K7. There are accumulating examples of K8/K18 involvement in the glucose-insulin cross-talk, including the modulation of plasma glucose levels, insulin release from pancreatic β-cells, and insulin-mediated glucose uptake and glycogen production in hepatocytes after a K8/K18 loss. This review integrates the mechanistic features that support such an impact of K8/K18 IFs on insulin-dependent glucose metabolism regulation in liver and its implication in glucose- or insulin-associated diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».