Berberine-induced glucagon-like peptide-1 and its mechanism for controlling type 2 diabetes mellitus: a comprehensive pathway review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: A growing number of studies have thus far showed the association between type 2 diabetes mellitus (DM) and the intestinal microbiome homoeostasis. As reported, the gut microflora can be significantly different in patients with type 2 DM (T2DM) compared to those in healthy individuals.Methods: The authors collected the relevant articles published until 2022 and these are carefully selected from three scientific databases based on keywords.Discussion: This review highlights research on the anti-diabetic properties of berberine (BBR)-induced glucagon-like peptide-1 (GLP-1), as a glucose-lowering factor and a balance regulator in the microbial flora of the intestines, which plays an important role in adjusting the signalling pathways affecting insulin secretion.Results: Considering the anti-diabetic characteristics of the BBR-induced GLP-1, BBR makes a promising complementary treatment for reducing the clinical symptoms of DM by reducing the hyperglycaemia. Berberin might be a safe and effective drug for T2DM with little or no adverse effects.HighlightsBerberine induces GLP-1 insulin secretion by PLC2 pathway in the intestinalBerberine-induced GLP-1 decreases mitochondrial stress and relocates cytochrome c out of the mitochondria.Berberine induces GLP-1 secretion in the intestine by altering the bacterial profile, thus could possibly lighten diabetes symptomsBerberine-induced SCFA production, SCFA causes GLP-1 secretion from the intestinal L-Cell.Preventing mitochondrial damage, reducing adipose tissue fat, and reducing oxidative stress are thus among the results of BBR-induced GLP-1.The lower costs of BBR, and its limited side effects and higher availability, make it a promising supplementary medicine for DM
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».