MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2340362155 · doi:10.1530/joe-16-0021

PGC-1α, glucose metabolism and type 2 diabetes mellitus

2016· review· en· W2340362155 sur OpenAlexaff
Haijiang Wu, Xinna Deng, Yonghong Shi, Ye Su, Jinying Wei, Huijun Duan

Notice bibliographique

RevueJournal of Endocrinology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesHebei Province Science and Technology Support ProgramHebei Provincial Health and Family Planning CommissionNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCoactivatorEndocrinologyInternal medicineType 2 Diabetes MellitusPeroxisome proliferator-activated receptorTranscription factorNuclear receptorCarbohydrate metabolismBiologyType 2 diabetesReceptorMetabolic diseaseDiabetes mellitusMetabolismMedicineBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is a chronic disease characterized by glucose metabolic disturbance. A number of transcription factors and coactivators are involved in this process. Peroxisome proliferator-activated receptor gamma coactivator 1 alpha (PGC-1α) is an important transcription coactivator regulating cellular energy metabolism. Accumulating evidence has indicated that PGC-1α is involved in the regulation of T2DM. Therefore, a better understanding of the roles of PGC-1α may shed light on more efficient therapeutic strategies. Here, we review the most recent progress on PGC-1α and discuss its regulatory network in major glucose metabolic tissues such as the liver, skeletal muscle, pancreas and kidney. The significant associations between PGC-1α polymorphisms and T2DM are also discussed in this review.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations151
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of EndocrinologyMême sujetAdipose Tissue and MetabolismTravaux en français237 207