Notice bibliographique
Résumé
Subsequent to the discovery of insulin by Banting and Best in the Department of Physiology at the University of Toronto 100 years ago, the field of insulin signalling and action has grown at a remarkable pace. Yet, the recognition that insulin action in the brain is critical for whole body homeostasis has only recently been appreciated. The hypothalamus is a key region in the brain that responds to circulating insulin by engaging a complex signalling cascade resulting in the ultimate release of neuropeptides that control hunger and feeding. Disruption of this important feedback system can lead to a phenomenon called cellular insulin resistance, where the neurones cease to sense insulin. The factors contributing to insulin resistance, as well as the resulting detrimental effects, include the induction of neuroinflammation, endoplasmic reticulum stress and alterations in the architecture of the blood-brain barrier that allow transport of insulin into the brain. These manifestations usually change energy balance, causing weight gain, often resulting in obesity and its deadly comorbidities, including type 2 diabetes mellitus, cardiovascular disease and metabolic syndrome. Nonetheless, there is still hope because the signal transduction pathways can be targeted at a number of levels by neurone-specific therapeutics. With the advent of unique cell models for investigating the mechanisms involved in these processes, the discovery of novel targets is increasingly possible. Although we are still looking for a cure for diabetes, Banting and Best would be impressed at how far their discovery has advanced and the contemporary knowledge that has been accumulated based on insulin action.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».