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Enregistrement W145486792 · doi:10.1096/fasebj.22.1_supplement.1034.6

Glucocorticoids: Lipolytic or Lipogenic?

2008· article· en· W145486792 sur OpenAlexaff
Jonathan E. Campbell, Rolando B. Ceddia, Thomas J. Hawke, Michael C. Riddell

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLipolysisLipogenesisInternal medicineEndocrinologyChemistryBasal (medicine)GlycerolLipid metabolismMifepristoneAntagonistReceptorAdipose tissueBiologyMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of glucocorticoids (GCs) on lipid metabolism are controversial with some studies indicating that GCs stimulate lipolysis, while others suggest lipogenesis. The purpose of this study was to clarify the role of GCs in lipolysis by utilizing a range of GC concentrations and to assess the long‐term effects of GCs on basal lipolytic rates. In study #1, both 3T3‐L1 were treated for 24h with increasing concentrations of GCs (0.01‐100 uM) and subsequently assayed for glycerol concentration as a marker of lipolysis. Lipolysis increased above control cells in a parabolic fashion to a maximum of 1.9±0.2 fold with 0.1 uM GC (P<0.01). In study #2, 3T3‐L1 were treated with varying GC doses for 24 hrs, then washed and resuspended in fresh GC‐free media. Glycerol was measured 1hr post GC removal. Basal lipolytic rates increased in a dose‐dependent and linear manner, with 100uM GC treatment resulting in a 4.6±0.47 fold increase in lipolysis. The responses in both studies were specifically related to GC treatment as co‐treatment with the GC receptor antagonist mifepristone abolished the effects. These results were confirmed in primary adipocytes (subcutaneous and epididymal). Based on these findings, we hypothesize that GCs can cause both in a lipolytic and anti‐lipolytic manner depending on the concentrations present and their duration of exposure.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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