MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2803906210 · doi:10.3390/ijms19051529

The CD36-PPARγ Pathway in Metabolic Disorders

2018· review· en· W2803906210 sur OpenAlexafffund
Loïze Maréchal, Maximilien Laviolette, Amélie Rodrigue‐Way, Baly Sow, M. Brochu, Véronique Caron, André Tremblay

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePeroxisome Proliferator-Activated Receptors
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de MontréalCanadian Diabetes Association
Mots-clésCD36Metabolic pathwayComputational biologyPeroxisome proliferator-activated receptorMedicineBiologyBioinformaticsReceptorInternal medicineMetabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Uncovering the biological role of nuclear receptor peroxisome proliferator-activated receptors (PPARs) has greatly advanced our knowledge of the transcriptional control of glucose and energy metabolism. As such, pharmacological activation of PPARγ has emerged as an efficient approach for treating metabolic disorders with the current use of thiazolidinediones to improve insulin resistance in diabetic patients. The recent identification of growth hormone releasing peptides (GHRP) as potent inducers of PPARγ through activation of the scavenger receptor CD36 has defined a novel alternative to regulate essential aspects of lipid and energy metabolism. Recent advances on the emerging role of CD36 and GHRP hexarelin in regulating PPARγ downstream actions with benefits on atherosclerosis, hepatic cholesterol biosynthesis and fat mitochondrial biogenesis are summarized here. The response of PPARγ coactivator PGC-1 is also discussed in these effects. The identification of the GHRP-CD36-PPARγ pathway in controlling various tissue metabolic functions provides an interesting option for metabolic disorders.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeSans objet
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

Citations169
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Molecular SciencesMême sujetPeroxisome Proliferator-Activated ReceptorsTravaux en français237 207