Modulation of nutrient sensing nuclear hormone receptors promotes weight loss through appetite suppression in mice
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Peroxisome proliferator activated receptors (PPARs) are nuclear receptors involved in glucose and lipid metabolism. Three isoforms of PPARs have been identified with different tissue distribution and biological functions. Although the pharmacology of each receptor is well studied, the physiological effect of simultaneous activation of PPARalpha, gamma and delta is only starting to emerge. We sought to determine the biological effects of a novel PPAR pan activator and elucidate the physiological mechanisms involved. METHODS: Ob/ob, diet-induced obese (DIO) or PPARalpha knockout mice were administered a novel agonist that activates all PPARs to various degrees to determine the effect on body weight, body composition, food intake and energy expenditure. In addition, serum parameters including glucose, insulin, triglycerides and ketone bodies as well as tissue acylcarnitine were evaluated. The effect of the novel agonist on liver and skeletal muscle histopathology was also studied. RESULTS: We report that simultaneous activation of all PPARs resulted in substantial weight loss in ob/ob and DIO mice. Consistent with known PPAR pharmacology, we observed that agonist treatment increased lipid oxidation, although appetite suppression was mainly responsible for the weight loss. Agonist-induced weight loss was completely absent in PPARalpha knockout mice suggesting that PPARalpha pharmacology was the major contributor to weight regulation in mice. CONCLUSIONS: Our work provides evidence that simultaneous activation of PPARalpha, gamma and delta decreases body weight by regulating appetite. These effects of the pan agonist were completely absent in PPARalpha knockout mice, suggesting that PPARalpha pharmacology was the major contributor to weight loss.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».