Could there be a fine-tuning role for brain-derived adipokines in the regulation of bodyweight and prevention of obesity?
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is one of the most prevalent medical conditions, often associated with several negative stereotypes. Although it is true that weight gain occurs when food intake exceeds energy expenditure, it is important to note that even a 1% mismatch between the two can lead to a substantial weight gain after only a few years. Further, the body appears to balance energy metabolism via an endogenous lipostatic loop in which adipose stores send hormonal signals (e.g. adipokines such as leptin) to the hypothalamus in order to reduce appetite and increase energy expenditure. However, the brain is also a novel site of expression of many of these adipokine genes. This led to the hypothesis that hypothalamic-derived adipokines might also be involved in bodyweight regulation by exerting some effect on the control of appetite or hypothalamic function. When RNA interference (RNAi) was used to specifically silence adipokine gene expression in various in vitro models, this led to increases in cell death, modification of the expression of key signaling genes (i.e. suppressor of cytokine signaling-3; SOCS-3), and modulation of the activation of cellular energy sensors (i.e. adenosine monophosphate-activated protein kinase; AMPK). Subsequently, when RNAi was used to inhibit the expression of brain-derived leptin in adult rats this resulted in minor increases in weight gain in addition to modifying the expression of other adipokine genes (eg. resistin). In summary, although adipokines secreted by adipose tissue appear to the main regulator of lipostatic loop, this review shows that the fine tuning that is required to maintain a stable bodyweight by this system might be accomplished by hypothalamic-derived adipokines. Perturbations in this central adipokine system could lead to alterations in normal hypothalamic function which leads to unintended weight gain.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».