Coffee induces autophagy in vivo
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiological studies and clinical trials revealed that chronic consumption coffee is associated with the inhibition of several metabolic diseases as well as reduction in overall and cause-specific mortality. We show that both natural and decaffeinated brands of coffee similarly rapidly trigger autophagy in mice. One to 4 h after coffee consumption, we observed an increase in autophagic flux in all investigated organs (liver, muscle, heart) in vivo, as indicated by the increased lipidation of LC3B and the reduction of the abundance of the autophagic substrate sequestosome 1 (p62/SQSTM1). These changes were accompanied by the inhibition of the enzymatic activity of mammalian target of rapamycin complex 1 (mTORC1), leading to the reduced phosphorylation of p70(S6K), as well as by the global deacetylation of cellular proteins detectable by immunoblot. Immunohistochemical analyses of transgenic mice expressing a GFP-LC3B fusion protein confirmed the coffee-induced relocation of LC3B to autophagosomes, as well as general protein deacetylation. Altogether, these results indicate that coffee triggers 2 phenomena that are also induced by nutrient depletion, namely a reduction of protein acetylation coupled to an increase in autophagy. We speculate that polyphenols contained in coffee promote health by stimulating autophagy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».