Modulation of visceral fat adipokine secretion by dietary fatty acids and ensuing changes in skeletal muscle inflammation
Notice bibliographique
Résumé
Given the link between obesity and insulin resistance, the role of adipose-derived factors in communicating with skeletal muscle to affect its function is important. We sought to determine if high fat diets modulate visceral adipose tissue (VAT) adipokines with subsequent effects on skeletal muscle inflammation and insulin sensitivity. Rats were fed (i) low fat (LF), (ii) high saturated fatty acid (SFA), or (iii) high SFA with n-3 polyunsaturated fatty acid (SFA/n-3 PUFA) diets for 4 weeks. VAT-derived adipokines were measured in adipose conditioned medium (ACM) after 72 h. Next, skeletal muscles from LF-fed rats were incubated for 8 h in (i) control buffer (CON), (ii) CON with 2 mmol·L(-1) palmitate (PALM, positive control), (iii) ACM from LF, (iv) ACM from SFA, or (v) ACM from SFA/n-3 PUFA. ACM from rats fed SFA and SFA/n-3 PUFA had increased (P ≤ 0.05) interleukin-6 (IL-6) (+31%) and monocyte chemoattractant protein-1 (MCP-1) (+30%). Adiponectin was decreased (-29%, P ≤ 0.05) in ACM from SFA, and this was prevented in SFA/n-3 PUFA ACM. Toll-like receptor 4 (TLR4) gene expression was increased (P ≤ 0.05) in PALM soleus muscle (+356%) and all ACM groups (+175%-191%). MCP-1 gene expression was elevated (P ≤ 0.05) in PALM soleus muscle (+163%) and soleus muscle incubated in ACM from animals fed SFA (+159%) and SFA/n-3 PUFA (+151%). Glucose transport was impaired (P ≤ 0.05) in PALM muscles but preserved in ACM groups. Acute exposure of muscle to fatty acid modulated adipokines affects skeletal muscle inflammatory gene expression but not insulin sensitivity.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».