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Enregistrement W4401975388 · doi:10.3390/cells13161387

Cell-Specific Effects of Insulin in a Murine Model of Restenosis Under Insulin-Sensitive and Insulin-Resistant Conditions

2024· article· en· W4401975388 sur OpenAlexafffund
Marel Gonzalez Medina, Zhiwei Liu, J. Wang, Cindy Zhang, Sarah B. Cash, Carolyn L. Cummins, Adria Giacca

Notice bibliographique

RevueCells · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoronary Interventions and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBanting and Best Diabetes Centre, University of TorontoCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésInsulinInternal medicineEndocrinologyInsulin resistanceMedicineInsulin receptorDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Restenosis following percutaneous revascularization is a major challenge in patients with insulin resistance and diabetes. Currently, the vascular effects of insulin are not fully understood. In vitro, insulin's effects on endothelial cells (ECs) are beneficial, whereas on vascular smooth muscle cells (SMCs), they are mitogenic. We previously demonstrated a suppressive effect of insulin on neointimal growth under insulin-sensitive conditions that was abolished in insulin-resistant conditions. Here, we aimed to determine the cell-specific effects of insulin on neointimal growth in a model of restenosis under insulin-sensitive and insulin-resistant conditions. Vascular cell-specific insulin receptor (IR)-deficient mice were fed a low-fat diet (LFD) or a high-fat, high-sucrose diet (HFSD) and implanted with an insulin pellet or vehicle prior to femoral artery wire injury. In insulin-sensitive conditions, insulin decreased neointimal growth only in controls. However, under insulin-resistant conditions, insulin had no effect in either control, EC-specific or SMC-specific IR-deficient mice. These data demonstrate that EC and SMC IRs are required for the anti-restenotic effect of insulin in insulin-sensitive conditions and that, in insulin resistance, insulin has no adverse effect on vascular SMCs in vivo.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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