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Enregistrement W2000236087 · doi:10.1038/oby.2004.156

Adipogenic and Antiapoptotic Protein Levels in Human Adipose Stromal Cells after Weight Loss

2004· article· en· W2000236087 sur OpenAlexafffund
Denise Aubin, AnneMarie Gagnon, Laura Grunder, Robert Dent, Murray E. Allen, Alexander Sorisky

Notice bibliographique

RevueObesity Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésAdipose tissueAdipogenesisStromal cellEndocrinologyWeight lossStromal vascular fractionInternal medicineApoptosisMedicineBiologyObesityBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Obesity is a major risk factor for type 2 diabetes and cardiovascular disease. However, current strategies to achieve sustained weight loss are often unsuccessful. Fat reaccumulation might be favored by enhanced adipose cell differentiation or survival in the postreduced state. RESEARCH METHODS AND PROCEDURES: We measured adipogenic and apoptotic protein expression in subcutaneous abdominal adipose stromal-vascular cells from 10 obese patients (7 women and 3 men) that were obtained before and after a 16% weight loss in a medically supervised weight loss program. RESULTS: After weight loss, protein expression was 2.4-fold higher (p < 0.005) for p42 C/CAAT enhancer binding protein alpha, but there was no change for peroxisome proliferator-activated receptor gamma1; both of these are adipogenic regulators. For neuronal apoptosis inhibitory protein, a protein associated with adipose cell apoptotic resistance, there was a rise of 1.7-fold (p < 0.02). DISCUSSION: Alterations in C/CAAT enhancer binding protein alpha and neuronal apoptosis inhibitory protein expression occurred in human adipose stromal-vascular cells after weight loss in a pilot study of 10 patients. It will be important for future studies to directly examine whether the adipogenic and antiapoptotic capacity of these cells is changed after weight loss.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,353
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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