The ASP receptor C5L2 is regulated by metabolic hormones associated with insulin resistance
Notice bibliographique
Résumé
Acylation-stimulating protein (ASP) and interaction with its receptor C5L2 influences adipocyte metabolism. We examined insulin resistance and differentiation-mediated regulation of C5L2 and the mechanistic impact on both C5L2 cell-surface protein and ligand binding to the receptor. C5L2 mRNA increased 8.7-fold with differentiation in 3T3-L1 cells (p < 0.0001) by day 9. In preadipocytes, insulin and dexamethasone increased C5L2 mRNA (1 micromol/L insulin resulted in a 2.6-fold increase, p < 0.01; 10 nmol/L dexamethasone resulted in a 17.9-fold increase, p < 0.01) and C5L2 cell-surface protein (100 nmol insulin resulted in a 2.7-fold increase, p < 0.001; 10 nmol/L dexamethasone resulted in a 2.8-fold increase, p < 0.001). In adipocytes, 100 nmol/L insulin increased C5L2 mRNA and ASP binding (respectively, 1.3-fold, p < 0.01; and 2.4-fold, p < 0.05). Dexamethasone decreased ligand binding (-60%, p < 0.02) without changing mRNA. Tumor necrosis factor alpha decreased C5L2 mRNA (-88% in preadipocytes and -38% in adipocytes, p < 0.001), C5L2 cell-surface protein (-53% in preadipocytes, p < 0.0001), and ASP binding (-60% and -49% in, respectively, preadipocytes and adipocytes, p < 0.05). Conversely, 1 micromol/L and 10 nmol/L rosiglitazone increased, respectively, C5L2 mRNA (9.3-fold, p < 0.0001) and ASP binding (2.4-fold, p < 0.05). Thus, C5L2 mRNA increases with differentiation, insulin, and thiazolidinedione treatment, and decreases with tumor necrosis factor alpha, all of which results in functional changes in ASP-C5L2 response and may have implications for human metabolism.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».