Association of Immune and Metabolic Receptors<i>C5aR</i>and<i>C5L2</i>with Adiposity in Women
Notice bibliographique
Résumé
Adipose tissue receptors C5aR and C5L2 and their heterodimerization/functionality and interaction with ligands C5a and acylation stimulating protein (ASP) have been evaluated in cell and rodent studies. Their contribution to obesity factors in humans remains unclear. We hypothesized that C5a receptors, classically required for host defense, are also associated with adiposity. Anthropometry and fasting blood parameters were measured in 136 women divided by body mass index (BMI): normal/overweight (≤30 kg/m(2); n = 34), obese I (≤45 kg/m(2); n = 33), obese II (≤51 kg/m(2); n = 33), and obese III (≤80 kg/m(2); n = 36). Subcutaneous and omental adipose tissue C5aR and C5L2 expression were analysed. C5L2 expression was comparable between subcutaneous and omental across all BMI groups. Plasma ASP and ASP/omental C5L2 expression increased with BMI (P < 0.001 and P < 0.01, resp.). While plasma C5a was unchanged, C5aR expression decreased with increasing BMI in subcutaneous and omental tissues (P < 0.01 and P < 0.05, resp.), with subcutaneous omental depots. Omental C5L2/C5aR ratio increased with BMI (P < 0.01) with correlations between C5L2/C5aR and waist circumference, HDL-C, and adiponectin. Tissue and BMI differences in receptors and ligands, particularly in omental, suggest relationship to metabolic disturbances and highlight adipose-immune interactions.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».