Etude d'une structure d'interrupteur 4 quadrants à faibles pertes à base de transistors à forts gains
Notice bibliographique
Résumé
Transforming growth factor beta-induced (TGFBI/βIG-H3), also known as βig-H3, is a protein inducible by TGFβ1 and secreted by many cell types. It binds to collagen, forms part of the extracellular matrix and interacts with integrins on the cell surface. Recombinant TGFBI and transgenic TGFBI overexpression can promote both islet survival and function. In this study, we generated TGFBI KO mice and further assessed TGFBI function and signaling pathways in islets. Islets from KO mice were of normal size and quantity, and these animals were normoglycemic. However, KO islet survival and function was compromised in vitro. In vivo, KO donor islets became inferior to wild-type donor islets in achieving normoglycemia when transplanted into KO diabetic recipients. TGFBI KO mice were more prone to straptozotocin-induced diabetes than the wild-type counterpart. Phosphoprotein array analysis established that AKT1S1, a molecule linking the AKT and mTORC1 signaling pathways, was modulated by TGFBI in islets. Phosphorylation of four molecules in the AKT and mTORC1 signaling pathway, i.e. AKT, AKT1S1, RPS6 and EIF4EBP1, was upregulated in islets upon TGFBI stimulation. Suppression of AKT activity by a chemical inhibitor, or knockdown of AKT1S1, RPS6 and EIF4EBP1 expression by small interfering RNA, modulated islet survival, proving the relevance of these molecules in TGFBI-triggered signaling. Human genetic studies revealed that in the TGFBI gene and its vicinity, three single-nucleotide polymorphisms were significantly associated with type 1 diabetes risks, and one with type 2 diabetes risks. Our study suggests that TGFBI is a potential risk gene for human diabetes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».