Looking at Marine-Derived Bioactive Molecules as Upcoming Anti-Diabetic Agents: A Special Emphasis on PTP1B Inhibitors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes mellitus (DM) is a chronic metabolic disease with high morbimortality rates. DM has two types: type 1, which is often associated with a total destruction of pancreatic beta cells, and non-insulin-dependent or type 2 diabetes mellitus (T2DM), more closely associated with obesity and old age. The main causes of T2DM are insulin resistance and/or inadequate insulin secretion. Protein-tyrosine phosphatase 1B (PTP1B) negatively regulates insulin signaling pathways and plays an important role in T2DM, as its overexpression may induce insulin resistance. Thus, since PTP1B may be a therapeutic target for both T2DM and obesity, the search for novel and promising natural inhibitors has gained much attention. Hence, several marine organisms, including macro and microalgae, sponges, marine invertebrates, sea urchins, seaweeds, soft corals, lichens, and sea grasses, have been recently evaluated as potential drug sources. This review provides an overview of the role of PTP1B in T2DM insulin signaling and treatment, and highlights the recent findings of several compounds and extracts derived from marine organisms and their relevance as upcoming PTP1B inhibitors. In this systematic literature review, more than 60 marine-derived metabolites exhibiting PTP1B inhibitory activity are listed. Their chemical classes, structural features, relative PTP1B inhibitory potency (assessed by IC50 values), and structure–activity relationships (SARs) that could be drawn from the available data are discussed. The upcoming challenge in the field of marine research—metabolomics—is also addressed.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découle