Triglyceride lipases alter fuel metabolism and mitochondrial gene expressionThis paper is one of a selection of papers published in this Special Issue, entitled 14th International Biochemistry of Exercise Conference – Muscles as Molecular and Metabolic Machines, and has undergone the Journal’s usual peer review process.
Notice bibliographique
Résumé
Fatty acids derived from the hydrolysis of adipose tissue and skeletal muscle triacylglycerol (TG) are an important energy substrate at rest and during prolonged moderate-intensity exercise. Hormone sensitive lipase (HSL) was long considered to be the rate-limiting enzyme for adipocyte and skeletal muscle TG lipolysis. However, the understanding of TG lipolysis regulation was recently challenged by the finding that adipose TG lipase (ATGL) is the predominant TG lipase in adipose tissue and an important regulator of TG degradation in skeletal muscle. Thus, it is now proposed that ATGL and HSL regulate lipolysis in a serial manner, with ATGL cleaving the first fatty acid and HSL the second fatty acid of TG. Further to this biochemical evaluation, the generation and metabolic characterization of ATGL-/- and HSL-/- mice have revealed distinct phenotypes. ATGL-/- mice are obese, exhibit impaired thermogenesis, oxidize more carbohydrate, and die prematurely due to cardiac dysfunction. Studies in HSL-/- mice report defective beta-adrenergic stimulated lipolysis, protection against high-fat diet-induced obesity, and possible impairments in insulin secretion. This review outlines the current understanding of the cellular regulation of TG lipases, lipolytic regulation, and the functional implications of manipulating ATGL and HSL in vivo.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».