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Enregistrement W4247804710 · doi:10.3410/f.733852398.793550114

Faculty Opinions recommendation of A selective inhibitor of ceramide synthase 1 reveals a novel role in fat metabolism.

2018· dataset· en· W4247804710 sur OpenAlexaff
Amira Klip, Nicolas J. Pillon

Notice bibliographique

RevueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical Literature · 2018
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSphingolipid Metabolism and Signaling
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilDeakin UniversityUniversity of New South WalesDiabetes AustraliaMedical Research CouncilAustralian Government
Mots-clésCeramideInsulin resistanceCeramide synthaseAdipose tissueSphingolipidSkeletal muscleEndocrinologyInternal medicineBeta oxidationBiochemistryFatty acid synthaseBiologyLipid metabolismMetabolismChemistryInsulinMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Specific forms of the lipid ceramide, synthesized by the ceramide synthase enzyme family, are believed to regulate metabolic physiology.Genetic mouse models have established C16 ceramide as a driver of insulin resistance in liver and adipose tissue.C18 ceramide, synthesized by ceramide synthase 1 (CerS1), is abundant in skeletal muscle and suggested to promote insulin resistance in humans.We herein describe the first isoform-specific ceramide synthase inhibitor, P053, which inhibits CerS1 with nanomolar potency.Lipidomic profiling shows that P053 is highly selective for CerS1.Daily P053 administration to mice fed a highfat diet (HFD) increases fatty acid oxidation in skeletal muscle and impedes increases in muscle triglycerides and adiposity, but does not protect against HFD-induced insulin resistance.Our inhibitor therefore allowed us to define a role for CerS1 as an endogenous inhibitor of mitochondrial fatty acid oxidation in muscle and regulator of whole-body adiposity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0590,056

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,308 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreJeu de données

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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