Editorial: Molecular mechanisms underlying obesity and their links with other comorbidities
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide, obesity is becoming more prevalent and represents a major health concern for everyone (Khine et al., 2022). Obesity etiology involves many factors, including dietary, behavior, education, and genetic (Lin and Li, 2021). Some molecular mechanisms during adipocyte differentiation like the expression of transcription factors and the crosstalk between the protein kinase B (AKT)/glycogen synthase kinase-3β(GSK-3β) signaling pathway and the 5′-adenosine monophosphate-activated protein kinase (AMPK)-acetyl-CoA carboxylase (ACC) pathway, have been unveiled for their roles in governing obesity (Khine et al., 2022). Obesity is a well-recognized complex multifactorial disease that can pose several illness consequences, e.g., hyper-glycemia, hyperlipidemia, hypertension, cardiovascular disease, and other less common comorbidities (e.g., infertility, aging, infectious diseases, and cancers) (Gutierrez-Cuevas et al Crohn's disease. Taking these facts into account, prebiotics, probiotics, or fecal microbial 81 transplantation may serve as an effective means of managing type 2 diabetes in the gut and adipose 82 tissue (Patra et al., 2023). 83An anti-diabetic compound derived from fungal metabolites and semi-synthetic derivatives, 84 pyridylnidulin (PN), was found to induce glucose uptake. PN was tested in diet-induced obesity mice 85 to its effects on liver lipid metabolism and anti-diabetic properties. Through dietary 86 intervention with a high-fat diet for six weeks, male C57BL/6 mice were exposed to obesity as well as 87 pre-diabetic conditions. In these obese mice, PN (40 or To this end, all contributions to this research topic offer impactful insights into molecular mechanisms 106 that mediate obesity and its comorbidities. However, additional frontier research is yet needed to fulfil 107 the knowledge gaps about the link between obesity and its associated diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,020 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».