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Enregistrement W4407497753 · doi:10.1002/oby.24223

Skeletal muscle growth to combat diabetes and obesity: the potential role of muscle‐secreted factors

2025· review· en· W4407497753 sur OpenAlexafffund
Mitchell J. Sammut, Benjamin R. Thorne, C.W. James Melling

Notice bibliographique

RevueObesity · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSkeletal muscleWastingAnabolismAdipose tissueMedicineInsulin resistanceBioinformaticsObesityDiseaseMyokineEndocrinologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the prevalence of obesity and metabolic disease continues to climb, the need for effective therapeutic interventions remains high. The growth of skeletal muscle (SkM) greatly influences systemic metabolism across the whole body, making this tissue an important therapeutic target to combat the rise of metabolic dysfunction. Transgenic rodent models of targeted SkM growth exhibit profound improvements in various remote tissues, including adipose tissue and the liver. It is currently unclear how selective stimulation of SkM growth alters the metabolism of distant tissues; however, evidence suggests that muscle-secreted factors may be involved. Here, we aim to provide basic biomedical researchers with a summary of the current knowledge regarding various muscle-secreted factors regulated by anabolic pathways and proteins in SkM, as well as their systemic metabolic effects, to implicate them in the whole-body metabolic effects of SkM growth. In this review, we also identify several knowledge gaps in this field, future directions of investigation, and implications for therapeutic interventions such as resistance exercise and pharmacology.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,256 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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