Malonyl-CoA Signaling, Lipid Partitioning, and Glucolipotoxicity
Notice bibliographique
Résumé
Beta-cells possess inherent mechanisms to adapt to overnutrition and the prevailing concentrations of glucose, fatty acids, and other fuels to maintain glucose homeostasis. However, this is balanced by potentially harmful actions of the same nutrients. Both glucose and fatty acids may cause good/adaptive or evil/toxic actions on the beta-cell, depending on their concentrations and the time during which they are elevated. Chronic high glucose dramatically influences beta-cell lipid metabolism via substrate availability, changes in the activity and expression of enzymes of glucose and lipid metabolism, and modifications in the expression level of key transcription factors. We discuss here the emerging view that beta-cell "glucotoxicity" is in part indirectly caused by "lipotoxicity," and that beta-cell abnormalities will become particularly apparent when both glucose and circulating fatty acids are high. We support the concept that elevated glucose and fatty acids synergize in causing toxicity in islets and other organs, a process that may be instrumental in the pleiotropic defects associated with the metabolic syndrome and type 1 and type 2 diabetes. The mechanisms by which hyperglycemia and hyperlipidemia alter insulin secretion are discussed and a model of beta-cell "glucolipotoxicity" that implicates alterations in beta-cell malonyl-CoA concentrations; peroxisome proliferator-activated receptor-alpha and -gamma and sterol regulatory element binding protein-1c expression; and lipid partitioning is proposed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».