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Enregistrement W2991401411 · doi:10.1210/endocr/bqz029

Proglucagon-Derived Peptides, Glucose-Dependent Insulinotropic Polypeptide, and Dipeptidyl Peptidase-4-Mechanisms of Action in Adipose Tissue

2019· review· en· W2991401411 sur OpenAlexafffund
Jacqueline L. Beaudry, Daniel J. Drucker

Notice bibliographique

RevueEndocrinology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNovo Nordisk Fonden
Mots-clésProglucagonAdipose tissueEndocrinologyInternal medicineDipeptidyl peptidaseIncretinGlucagon-like peptide-1Dipeptidyl peptidase-4ChemistryBiologyBiochemistryEnzymeDiabetes mellitusMedicineType 2 diabetes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proglucagon-derived peptides (PGDPs) and related gut hormones exemplified by glucose-dependent insulinotropic polypeptide (GIP) regulate energy disposal and storage through actions on metabolically sensitive organs, including adipose tissue. The actions of glucagon, glucagon-like peptide (GLP)-1, GLP-2, GIP, and their rate-limiting enzyme dipeptidyl peptidase-4, include direct and indirect regulation of islet hormone secretion, food intake, body weight, all contributing to control of white and brown adipose tissue activity. Moreover, agents mimicking actions of these peptides are in use for the therapy of metabolic disorders with disordered energy homeostasis such as diabetes, obesity, and intestinal failure. Here we highlight current concepts and mechanisms for direct and indirect actions of these peptides on adipose tissue depots. The available data highlight the importance of indirect peptide actions for control of adipose tissue biology, consistent with the very low level of endogenous peptide receptor expression within white and brown adipose tissue depots. Finally, we discuss limitations and challenges for the interpretation of available experimental observations, coupled to identification of enduring concepts supported by more robust evidence.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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