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Enregistrement W3159099664 · doi:10.2337/dbi20-0034

Altered β-Cell Prohormone Processing and Secretion in Type 1 Diabetes

2021· review· en· W3159099664 sur OpenAlexafffund
Teresa Rodríguez-Calvo, Yi‐Chun Chen, C. Bruce Verchere, Leena Haataja, Peter Arvan, Pia Leete, Sarah J. Richardson, Noel G. Morgan, Weijun Qian, Alberto Pugliese, Mark A. Atkinson, Carmella Evans‐Molina, Emily K. Sims

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesJuvenile Diabetes Research Foundation United KingdomLeona M. and Harry B. Helmsley Charitable TrustCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésProhormoneType 2 diabetesMedicineDiabetes mellitusInternal medicineBioinformaticsEndocrinologyBiologyHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analysis of data from clinical cohorts, and more recently from human pancreatic tissue, indicates that reduced prohormone processing is an early and persistent finding in type 1 diabetes. In this article, we review the current state of knowledge regarding alterations in islet prohormone expression and processing in type 1 diabetes and consider the clinical impact of these findings. Lingering questions, including pathologic etiologies and consequences of altered prohormone expression and secretion in type 1 diabetes, and the natural history of circulating prohormone production in health and disease, are considered. Finally, key next steps required to move forward in this area are outlined, including longitudinal testing of relevant clinical populations, studies that probe the genetics of altered prohormone processing, the need for combined functional and histologic testing of human pancreatic tissues, continued interrogation of the intersection between prohormone processing and autoimmunity, and optimal approaches for analysis. Successful resolution of these questions may offer the potential to use altered prohormone processing as a biomarker to inform therapeutic strategies aimed at personalized intervention during the natural history of type 1 diabetes and as a pathogenic anchor for identification of potential disease-specific endotypes.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,264 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations55
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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