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Enregistrement W1988701300 · doi:10.1074/jbc.m111.257568

Targeted Expression of Human Vitamin D Receptor in Adipocytes Decreases Energy Expenditure and Induces Obesity in Mice

2011· article· en· W1988701300 sur OpenAlexaff
Kari E. Wong, Juan Kong, Wenshuo Zhang, Frances L. Szeto, Honggang Ye, Dilip K. Deb, Matthew Brady, Yan Chun Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensInstitute of Nutrition, Metabolism and Diabetes
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthUniversity of Chicago
Mots-clésCalcitriol receptorEndocrinologyInternal medicineLipolysisAdipose tissueThermogenesisBiologyGenetically modified mouseAdipocyteVitamin D and neurologyReceptorTransgeneMedicineBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our previous studies demonstrated a high fat diet-resistant lean phenotype of vitamin D receptor (VDR)-null mutant mice mainly due to increased energy expenditure, suggesting an involvement of the VDR in energy metabolism. Here, we took a transgenic approach to further define the role of VDR in adipocyte biology. We used the aP2 gene promoter to target the expression of the human (h) VDR in adipocytes in mice. In contrast to the VDR-null mice, the aP2-hVDR Tg mice developed obesity compared with the wild-type counterparts without changes in food intake. The increase in fat mass was mainly due to markedly reduced energy expenditure, which was correlated with decreased locomotive activity and reduced fatty acid β-oxidation and lipolysis in the adipose tissue in the transgenic mice. Consistently, the expression of genes involved in the regulation of fatty acid transport, thermogenesis, and lipolysis were suppressed in the transgenic mice. Taken together, these data confirm an important role of the VDR in the regulation of energy metabolism.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations195
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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