Adipokines as regulators of muscle metabolism and insulin sensitivityThis 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
Skeletal muscle is the largest tissue responsible for the insulin-stimulated disposal of glucose. However, identifying the link between excess body fat and impaired insulin sensitivity in skeletal muscle has been difficult. Several adipose-derived cytokines (adipokines) have been implicated in the impairment of insulin sensitivity, while adipokines such as leptin and adiponectin exert an insulin-sensitizing effect. Leptin and adiponectin have each been shown to increase fatty acid (FA) oxidation and decrease triglyceride storage in muscle, which may explain, in part, the insulin-sensitizing effect of these cytokines. Recent evidence strongly implicates an increased localization of the FA transporters to the plasma membrane (PM) as an important factor in the accumulation of intramuscular lipids with high-fat diets and obesity. Perhaps surprisingly, relatively little attention has been paid to the ability of insulin-sensitizing compounds, such as leptin and adiponectin, to decrease the abundance of FA transporters in the PM, thereby decreasing lipid accumulation. In the case of both adipokines, there is also evidence that a resistance to their ability to stimulate FA oxidation in skeletal muscle develops during obesity. One of our recent studies indicates that this development can be very rapid (i.e., within days), and precedes the increase in lipid uptake and accumulation that leads to insulin resistance. It is noteworthy that leptin resistance can be modulated by both diet and training in rodents. Further studies examining the underlying mechanisms of the development of leptin and adiponectin resistance are warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».