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Enregistrement W7018794999

Étude des mécanismes de stimulation de la prolifération des cellules bêta pancréatiques par les acides gras

2023· dissertation· fr· W7018794999 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism, Diabetes, and Cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthAssociation pour la Recherche sur le DiabèteSociété Francophone du DiabèteInstitut de Cardiologie de MontréalAmerican Heart AssociationAmerican Diabetes Association
Mots-clésOxidation reductionFluorescent labellingExtracellular vesicles
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les îlots de Langerhans, principalement composés de cellules bêta sécrétant l’insuline, jouent un rôle majeur dans l’homéostasie glucidique grâce à leur sécrétion hormonale finement régulée. Dans un contexte d’insulino-résistance associée à l’obésité, la masse fonctionnelle des cellules bêta pancréatiques augmente, en partie grâce à une prolifération accrue. Le diabète de type 2 survient lorsque les mécanismes de compensation échouent et que la sécrétion d’insuline devient insuffisante. Par conséquent, augmenter la prolifération des cellules bêta a été proposée comme approche thérapeutique afin de retarder l’apparition du diabète de type 2. Parmi les différents facteurs pouvant moduler la prolifération des cellules bêta, les nutriments, en particulier le glucose et les acides gras, jouent un rôle important et plusieurs études chez le rongeur montrent que les nutriments augmentent la prolifération et la masse des cellules bêta avant l’apparition de l’insulino-résistance. De plus, des travaux de notre laboratoire ont montré que l’infusion d’un mélange d’acide gras, le ClinOleic (65% oléate, 20% linoléate et 15% palmitate) et de glucose provoquait une augmentation marquée de la prolifération des cellules bêta chez le rat. L’objectif de cette thèse est donc d’évaluer les mécanismes par lesquels les acides gras stimulent la prolifération des cellules bêta. Dans un premier article, seul l’oléate, parmi plusieurs acides gras testé, a démonté un effet significatif sur l’augmentation de la prolifération des cellules bêta en présence de glucose ex vivo. La prolifération induite par l’oléate nécessite la formation de sphingolipides à très longue chaîne monoinsaturée, tandis que la perturbation de leur synthèse provoque une diminution de la réponse proliférative. Dans une seconde étude, l’analyse par séquençage d’ARN sur cellules uniques a mis en évidence le rôle important des espèces réactives de l’oxygène, des peroxyrédoxines et du proto-oncogène MYC dans le processus prolifératif des cellules bêta induit par l’oléate. Dans l’ensemble, les travaux présentés dans cette thèse apportent un éclairage nouveau sur le potentiel prolifératif encore énigmatique des cellules bêta pancréatiques et soulignent le rôle des sphingolipides et des espèces réactives de l’oxygène dans ce processus.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,198 · 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.

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

Citations0
Publié2023
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