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Enregistrement W3045972848 · doi:10.1038/s41467-020-17556-z

Plasma levels of DPP4 activity and sDPP4 are dissociated from inflammation in mice and humans

2020· article· en· W3045972848 sur OpenAlexafffund
Laurie L. Baggio, Elodie M. Varin, Jacqueline A. Koehler, Xiemin Cao, Yuliya Lokhnygina, Susanna R. Stevens, Rury R. Holman, Daniel J. Drucker

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeptidase Inhibition and Analysis
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchNovo Nordisk FondenDiabetes Canada
Mots-clésInflammationDipeptidyl peptidase-4Dipeptidyl peptidaseImmune systemBone marrowMetforminEndocrinologyHaematopoiesisSitagliptinDiabetes mellitusType 2 diabetesChemistryInternal medicineImmunologyMedicineBiologyEnzymeCell biologyBiochemistryStem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dipeptidyl peptidase-4 (DPP4) modulates inflammation by enzymatic cleavage of immunoregulatory peptides and through its soluble form (sDPP4) that directly engages immune cells. Here we examine whether reduction of DPP4 activity alters inflammation. Prolonged DPP4 inhibition increases plasma levels of sDPP4, and induces sDPP4 expression in lymphocyte-enriched organs in mice. Bone marrow transplantation experiments identify hematopoietic cells as the predominant source of plasma sDPP4 following catalytic DPP4 inhibition. Surprisingly, systemic DPP4 inhibition increases plasma levels of inflammatory markers in regular chow-fed but not in high fat-fed mice. Plasma levels of sDPP4 and biomarkers of inflammation are lower in metformin-treated subjects with type 2 diabetes (T2D) and cardiovascular disease, yet exhibit considerable inter-individual variation. Sitagliptin therapy for 12 months reduces DPP4 activity yet does not increase markers of inflammation or levels of sDPP4. Collectively our findings dissociate levels of DPP4 enzyme activity, sDPP4 and biomarkers of inflammation in mice and humans.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil0,261

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeObservationnel
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

Citations78
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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