Anti Diabetic effect of CL 316,243 (A β3-Adrenergic Agonist) by Down Regulation of Tumour Necrosis Factor (TNF-α) Expression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Obesity is a risk factor for the development of insulin resistance and is one of the most important contributors to the pathogenesis of type 2 diabetes, which acts mainly through the secretion of adipokines such as TNF-α that may influence insulin sensitivity. TNF-α affects many aspects of adipocyte function, such as adipocyte development and lipid metabolism. MATERIAL AND METHODS: We demonstrated that there is a correlation between the expressions of TNF-α in retroperitoneal WAT and insulin-resistance in 8 genetically obese fa/fa rats. Treatment of animals with CL 316,243, a β3-adrenergic agonist, showed an improvement of insulin-resistance that was linked with the suppression of TNF-α mRNA expression in WAT. RESULTS: These results confirm the association between TNF-α expression and the insulin-resistant condition in rats. Our finding indicates that the hyperglycaemia and hyperinsulinemia induced by insulin-resistance correlated positively with the expression of TNF-α mRNA in an abdominal WAT depot. CONCLUSION: We conclude that CL 316,243 possesses both anti-diabetic effects and anti-obesity effects in rodents.
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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) | 0,002 | 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 ».