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Enregistrement W3023782267 · doi:10.7554/elife.53999

Intracellular calcium leak lowers glucose storage in human muscle, promoting hyperglycemia and diabetes

2020· article· en· W3023782267 sur OpenAlexaff
Eshwar R. Tammineni, Natalia Kraeva, Lourdes Figueroa, Carlo Manno, Carlos A Ibarra, Amira Klip, Sheila Riazi, Eduardo Rı́os

Notice bibliographique

RevueeLife · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Center for Research ResourcesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésDiabetes mellitusIntracellularCalcium in biologyCalciumEndocrinologyInternal medicineLeakCell biologyChemistryMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most glucose is processed in muscle, for energy or glycogen stores. Malignant Hyperthermia Susceptibility (MHS) exemplifies muscle conditions that increase [Ca 2+ ] cytosol . 42% of MHS patients have hyperglycemia. We show that phosphorylated glycogen phosphorylase (GP a ), glycogen synthase (GS a ) – respectively activated and inactivated by phosphorylation – and their Ca 2+ -dependent kinase (PhK), are elevated in microsomal extracts from MHS patients’ muscle. Glycogen and glucose transporter GLUT4 are decreased. [Ca 2+ ] cytosol , increased to MHS levels, promoted GP phosphorylation. Imaging at ~100 nm resolution located GP a at sarcoplasmic reticulum (SR) junctional cisternae, and apo -GP at Z disk. MHS muscle therefore has a wide-ranging alteration in glucose metabolism: high [Ca 2+ ] cytosol activates PhK, which inhibits GS, activates GP and moves it toward the SR, favoring glycogenolysis. The alterations probably cause these patients’ hyperglycemia. For basic studies, MHS emerges as a variable stressor, which forces glucose pathways from the normal to the diseased range, thereby exposing novel metabolic links.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,242 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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