Transcriptional and Non-transcriptional Regulation of Glucose Metabolism and Insulin Sensitivity through Vitamin D
Notice bibliographique
Résumé
Enormous progress in the investigation of vitamin D is currently being made from the perspective of basic science to clinical medicine. The typical view of vitamin D function limited to calcium metabolism and bone homeostasis has undergone extensive revision and it has been revealed that vitamin D receptors exist in most tissues of the body. Nowadays, one of the most popular aspects of vitamin D in research area is its role in glucose metabolism and insulin resistance. The functional mechanism of vitamin D in metabolism includes genomic and rapid non-genomic actions that are discussed in this review. Briefly, the modulatory action of vitamin D in the gene expression of insulin signaling compartments and secretion of insulin hormone may point to its role in the pathogenesis and development of type II diabetes. Vitamin D induced activation of the PI3K/AKT pathway is through PTEN-mediated AKT downregulation. Also, allelic variations in VDR and DBP might affect insulin secretion and diabetes occurrence. Vitamin D influences insulin secretion from β-cell through calcium-dependent endopeptidases, which promotes the conversion of pro-insulin to insulin; hence it can be declared that calcium and vitamin D are essential for insulin exocytosis. Hypovitaminosis D in obese individuals is also associated with higher levels of serum parathormone, through which this secondary hyperparathyroidism probably contributes to insulin resistance associated with obesity. Moreover, vitamin D is an immune modulator that may affect inflammation as a contributor to diabetes.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».