Impaired “Glycine”-mia in Type 2 Diabetes and Potential Mechanisms Contributing to Glucose Homeostasis
Notice bibliographique
Résumé
The onset and/or progression of type 2 diabetes (T2D) can be prevented if intervention is early enough. As such, much effort has been placed on the search for indicators predictive of prediabetes and disease onset or progression. An increasing body of evidence suggests that changes in plasma glycine may be one such biomarker. Circulating glycine levels are consistently low in patients with T2D. Levels of this nonessential amino acid correlate negatively with obesity and insulin resistance. Plasma glycine correlates positively with glucose disposal, and rises with interventions such as exercise and bariatric surgery that improve glucose homeostasis. A role for glycine in the regulation of glucose, beyond being a potential biomarker, is less clear, however. Dietary glycine supplementation increases insulin, reduces systemic inflammation, and improves glucose tolerance. Emerging evidence suggests that glycine, a neurotransmitter, also acts directly on target tissues that include the endocrine pancreas and the brain via glycine receptors and as a coligand for N-methyl-d-aspartate glutamate receptors to control insulin secretion and liver glucose output, respectively. Here, we review the current evidence supporting a role for glycine in glucose homeostasis via its central and peripheral actions and changes that occur in T2D.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».