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Enregistrement W2331079952 · doi:10.4172/2161-1017.1000126

PPAR Gamma at the Crossroads of Health and Disease: A Masterchef in Metabolic Homeostasis

2014· article· en· W2331079952 sur OpenAlexaff
Souhad El Akoum

Notice bibliographique

RevueEndocrinology & Metabolic Syndrome · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePeroxisome Proliferator-Activated Receptors
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomeostasisDiseaseMetabolic diseaseMedicinePeroxisome proliferator-activated receptorInternal medicineReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The peroxisome proliferator-activated receptor gamma (PPARγ) is a ligand-activated transcription factor involved conferring the role of an active gland to the adipose tissue. This nuclear receptor is actively involved, mainly through its regulation to the physiology and the endocrine activity of the adipose tissue, in the regulation of a variety of processes governing the metabolic homeostasis. PPARγ, activated by a wide variety of fatty acids molecule or their metabolite, governs metabolic processes implicated in glucose and lipid metabolism and adipose mass control by modulating the expression of a large number of target genes. Furthermore, PPARγ is a molecular target for antidiabetic thiazolidinedione molecules that selectively bind this nuclear receptor to improve systemic insulin sensitivity and glucose tolerance. Accordingly, the specific position of PPARγ in systemic metabolic control is resumed in its pivotal role in the regulation of glucose and lipid homeostasis, lipid storage and adipogenesis. Here, we present an overview of the involvement of PPARγ in metabolic control leading to health improvement. The emphasis is on adipose tissue mass regulation by PPARγ and its implication in glucose homeostasis and cardiovascular modulation.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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