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Enregistrement W2610279884 · doi:10.1210/en.2017-00148

Impaired “Glycine”-mia in Type 2 Diabetes and Potential Mechanisms Contributing to Glucose Homeostasis

2017· review· en· W2610279884 sur OpenAlexafffund
Richard Yan‐Do, Patrick E. MacDonald

Notice bibliographique

RevueEndocrinology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueRegulation of Appetite and Obesity
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Diabetes FoundationKillam TrustsUniversity of Alberta
Mots-clésInternal medicineEndocrinologyPrediabetesGlycineType 2 diabetesGlucose homeostasisInsulin resistanceHomeostasisDiabetes mellitusInsulinGlucose uptakeMedicineBiologyAmino acidBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,276 · 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.

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

Citations88
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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