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Enregistrement W2552397175 · doi:10.1615/intjmedmushrooms.v18.i9.60

Giant Oyster Mushroom Pleurotus giganteus (Agaricomycetes) Enhances Adipocyte Differentiation and Glucose Uptake via Activation of PPARγ and Glucose Transporters 1 and 4 in 3T3-L1 Cells

2016· article· en· W2552397175 sur OpenAlexaff
Puvaneswari Paravamsivam, Sri Nurestri Abd Malek, Vikineswary Sabaratnam, Ravishankar Ram Mani, Umah Rani Kuppusamy

Notice bibliographique

RevueInternational journal of medicinal mushrooms · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFungal Biology and Applications
Établissements canadiensBiotechnology Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGLUT4Glucose uptakeGlucose transporterGLUT1ChemistryBiochemistryAdipocyteInsulinBiologyEndocrinologyAdipose tissue

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The edible mushroom Pleurotus giganteus was tested for its effect on adipocyte differentiation and glucose uptake activity in 3T3-L1 cells. The basidiocarps of P. giganteus were soaked in methanol to obtain a crude methanol extract and then fractionated to obtain an ethyl acetate extract. In this study, cell proliferation was measured using an MTT assay, lipid accumulation using an Oil Red O assay, and glucose uptake using a fluorescence glucose uptake assay. Gene expression was measured via real-time polymerase chain reaction analysis with TaqMan primer. Ethyl acetate extract significantly enhanced adipogenic differentiation and glucose uptake in 3T3-L1 adipocytes via the expression of sterol regulatory element-binding protein, peroxisome proliferator-activated receptor γ, and phos-phatidylinositol 3-kinase/Akt. Glucose uptake was facilitated by the highly expressed glucose transporters Glut1 and Glut4. Taken together, these results suggest that P. giganteus ethyl acetate extract has an insulin-sensitizing effect on adipocytes and has potential as an adjuvant for the management of type 2 diabetes.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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