Eicosapentaenoic Acid and Rosiglitazone Increase Adiponectin in an Additive and PPARγ‐Dependent Manner in Human Adipocytes
Notice bibliographique
Résumé
Adiponectin, an anti-inflammatory and insulin-sensitizing protein secreted from adipose tissue, may be modulated by dietary fatty acids, although the mechanism is not fully known. Our objective was to investigate the effect of long-chain n-3 polyunsaturated fatty acids (PUFAs) on adiponectin in cultured human adipocytes, and to elucidate the role of peroxisome proliferator-activated receptor-γ (PPARγ) in this regulation. Isolated human adipocytes were cultured for 48 h with 100 µmol/l eicosapentaenoic acid (C20:5n-3, EPA), docosahexaenoic acid (C22:6n-3, DHA), palmitic acid (C16:0), 100 µmol/l EPA plus 100 µmol/l DHA, or bovine serum albumin (control). Additionally, adipocytes were treated for 48 h with a PPARγ antagonist (BADGE) or agonist (rosiglitazone) in isolation or in conjunction with either EPA or DHA. At 48 h, EPA and DHA increased (P < 0.05) adiponectin secretion by 88 and 47%, respectively, while EPA, but not DHA, also increased (136%, P < 0.001) cellular adiponectin protein. Interestingly, PPARγ antagonism completely abolished the DHA-mediated increase in secreted adiponectin, but only partially attenuated the EPA-mediated response. Thus, EPA's effects on adiponectin do not appear to be entirely PPARγ mediated. Rosiglitazone increased (P < 0.001) the secreted and cellular adiponectin protein (90 and 582%, respectively). Finally, the effects of EPA and rosiglitazone on adiponectin secretion were additive (+230% at 48 h combined, compared to 121 and 124% by EPA or rosiglitazone alone, respectively). Overall, our findings emphasize the therapeutic importance of long-chain n-3 PUFA alone, or in combination with a PPARγ agonist, as a stimulator of adiponectin, a key adipokine involved in obesity and related diseases.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».