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Enregistrement W4245330943 · doi:10.21203/rs.3.rs-18810/v1

Genetic Determinants of Obesity Heterogeneity in Type II Diabetes

2020· preprint· en· W4245330943 sur OpenAlexaff
Somayeh Alsadat Hosseini Khorami, Mohd Sokhini Abd Mutalib, Mohammad Shiraz, Joseph Anthony Abdullah, Zulida Rejali, Razana Mohd Ali, Huzwah Khaza’ai

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsulin resistanceEndocrinologyInternal medicineObesityGLUT4MedicineType 2 diabetesDiabetes mellitusInsulinPI3K/AKT/mTOR pathwayIRS1PTENInsulin receptorProtein kinase BPathogenesisBiologySignal transductionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Although obesity is considered as the main cause of Type II diabetes (T2DM), non-obese individuals may still develop T2DM and obese individuals may not. Method: The mRNA expression of insulin signalling components (PI3K/AKT axis) from 100 non-obese and obese participants with insulin sensitivity and insulin resistance states were compared in this study toward the understanding of obesity heterogeneity molecular mechanism. Result: In present study, there was no statistically significant difference in gene expression levels of IRS1 and PTEN between groups, whereas PI3K, AKT2 and GLUT4 genes were expressed at a lower level in obese diabetic group compared to other groups. PDK1 gene was expressed at a higher level in non-obese diabetic group compared to obese diabetic and non-obese non-diabetics groups. No statistically significant difference was identified in gene expression pattern of PI3K/AKT pathway between obese non-diabetics and non-obese non-diabetics. Conclusion: The components of PI3K/AKT pathway which is related to the fasting state, showed reduced expression in obese diabetic group due to the chronic over-nutrition which may induced insensitivity and reduced gene expression. The pathogenesis of insulin resistance in the absence of obesity in non-obese diabetic group could be due to disturbance in another pathway related to the non-fasting state like gluconeogenesis. Therefore, the molecular mechanism of insulin signalling in non-obese diabetic individuals is different from obese diabetics which more investigations are required to study insulin signalling pathways in greater depth, in order to assess nutritional factors contribute to insulin resistance in obese diabetic and non-obese diabetic individuals.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,322 · 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'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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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