Metabolic inflammation: role of cytokines in the crosstalk between adipose tissue and liver
Notice bibliographique
Résumé
The innate immune system and its major mediators, i.e., cytokines, are increasingly recognized as being of crucial importance in metabolic inflammation as observed in morbid obesity and type 2 diabetes (T2D). Morbid obesity is commonly associated with adipose tissue inflammation. Adipose tissue inflammation is characterized by an increased expression of various pro-inflammatory cytokines such as tumor necrosis factor-alpha, interleukin-1 and -6, and by a rather heterogenous cellular infiltrate including monocytes/macrophages, neutrophils, B lymphocytes, T lymphocytes, and others. It has been demonstrated that in patients with severe obesity and fatty liver disease, expression of these pro-inflammatory cytokines in adipose tissue is 100-1000 times higher compared with that in the liver. Therefore, the adipose tissue can be considered in the state of severe obesity as the "cytokine factory" of the body. Rapid weight loss almost entirely eliminates pro-inflammatory cytokines in the adipose tissue, and therefore provides a very potent anti-inflammatory strategy. In conclusion, there is increasing evidence that peripheral tissues such as the adipose tissue may affect disease processes in target organs such as the liver, pancreas, heart, or blood vessels, and may therefore significantly contribute to chronic inflammation as observed in obesity and T2D.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».