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Enregistrement W4240193222 · doi:10.1210/en.143.4.1213

Sciatic Nerve Lipoprotein Lipase Is Reduced in Streptozotocin-Induced Diabetes and Corrected by Insulin

2002· article· en· W4240193222 sur OpenAlexfundno aff
Luis D. Ferreira

Notice bibliographique

RevueEndocrinology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBotulinum Toxin and Related Neurological Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork UniversityNational Institutes of HealthAmerican Diabetes Association
Mots-clésSciatic nerveEndocrinologyInternal medicineLipoprotein lipaseStreptozotocinInsulinDiabetes mellitusDiabetic neuropathyMedicineMyelinCentral nervous systemAdipose tissue

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The metabolic abnormalities underlying the cause of diabetic neuropathy have been the subject of much debate. Lipoprotein lipase (LPL) is a 56-kDa enzyme produced by several tissues in the body and has recently been shown in vitro to be expressed in cultured Schwann cells, where it is important in phospholipid synthesis. This suggests a role for LPL in myelin biosynthesis in the peripheral nervous system. The aim of this study was to determine if acute streptozotocin (STZ)-induced diabetes reduces the expression and regulation of sciatic nerve LPL in vivo. Adult Sprague Dawley rats were rendered diabetic via an sc injection of STZ. A decrease in sciatic nerve LPL activity was observed in the STZ-treated rats after just 2 d of diabetes and remained significantly reduced for at least 35 d. The decrease in LPL activity coincided temporally with a drop in motor nerve conduction velocity. Treatment with insulin for 4 d showed a normalization of sciatic nerve LPL activity. These results show that STZ-induced diabetes causes a decrease in LPL activity in the sciatic nerve that, as in other tissues, is reversible with insulin treatment. These data may suggest a role for LPL in the pathophysiology of diabetic neuropathy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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