Sex differences in lipid metabolism and metabolic disease risk
Notice bibliographique
Résumé
The ability of nutrients to regulate specific metabolic pathways is often overshadowed by their role in basic sustenance. Consequently, the mechanisms whereby these nutrients protect against or promote a variety of acquired metabolic syndromes remains poorly understood. Premenopausal women are generally protected from the adverse effects of obesity despite having a greater proportion of body fat than men. Menopause is often associated with a transformation in body fat morphology and a gradual increase in the susceptibility to metabolic complications, eventually reaching the point where women and men are at equal risk. These phenomena are not explained solely by changes in food preference or nutrient intake suggesting an important role for the sex hormones in regulating the metabolic fate of nutrients and protecting against metabolic disease pathophysiology. Here, we discuss how differences in the acquisition, trafficking, and subceullular metabolism of fats and other lipid soluble nutrients in major organ systems can create overt sex-specific phenotypes, modulate metabolic disease risk, and contribute to the rise in obesity in the modern sedentary climate. Identifying the molecular mechanisms underpinning sex differences in fat metabolism requires the unravelling of the interactions among sex chromosome effects, the hormonal milieu, and diet composition. Understanding the mechanisms that give rise to sex differences in metabolism will help to rationalize treatment strategies for the management of sex-specific metabolic disease risk factors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».