Controversial Roles of Gut Microbiota-Derived Short-Chain Fatty Acids (SCFAs) on Pancreatic β-Cell Growth and Insulin Secretion
Notice bibliographique
Résumé
In the past 15 years, gut microbiota emerged as a crucial player in health and disease. Enormous progress was made in the analysis of its composition, even in the discovery of novel species. It is time to go beyond mere microbiota-disease associations and, instead, provide more causal analyses. A key mechanism of metabolic regulation by the gut microbiota is through the production of short-chain fatty acids (SCFAs). Acting as supplemental nutrients and specific ligands of two G-protein-coupled receptors (GPCRs), they target the intestines, brain, liver, and adipose tissue, and they regulate appetite, energy expenditure, adiposity, and glucose production. With accumulating but sometimes conflicting research results, key questions emerged. Do SCFAs regulate pancreatic islets directly? What is the effect of β-cell-specific receptor deletions? What are the mechanisms used by SCFAs to regulate β-cell proliferation, survival, and secretion? The receptors FFA2/3 are normally expressed on pancreatic β-cells. Deficiency in FFA2 may have caused glucose intolerance and β-cell deficiency in mice. However, this was contrasted by a double-receptor knockout. Even more controversial are the effects of SCFAs on insulin secretion; there might be no direct effect at all. Unable to draw clear conclusions, this review reveals some of the recent controversies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».