Regional differences in cellular mechanisms of adipose tissue gain with overfeeding
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Body fat distribution is an important predictor of the metabolic consequences of obesity, but the cellular mechanisms regulating regional fat accumulation are unknown. We assessed the changes in adipocyte size (photomicrographs) and number in response to overfeeding in upper- and lower-body s.c. fat depots of 28 healthy, normal weight adults (15 men) age 29 ± 2 y. We analyzed how these changes relate to regional fat gain (dual energy X-ray absorptiometry and computed tomography) and baseline preadipocyte proliferation, differentiation [peroxisome proliferator-activated receptor-γ2 (PPARγ2) and CCAAT/enhancer binding protein-α (C/EBPα) mRNA]), and apoptotic response to TNF-α. Fat mass increased by 1.9 ± 0.2 kg in the upper body and 1.6 ± 0.1 kg in the lower body. Average abdominal s.c. adipocyte size increased by 0.16 ± 0.06 μg lipid per cell and correlated with relative upper-body fat gain (r = 0.74, P < 0.0001). However, lower-body fat responded to overfeeding by fat-cell hyperplasia, with adipocyte number increasing by 2.6 ± 0.9 × 10(9) cells (P < 0.01). We found no depot-differences in preadipocyte replication or apoptosis that would explain lower-body adipocyte hyperplasia and abdominal s.c. adipocyte hypertrophy. However, baseline PPARγ2 and C/EBPα mRNA were higher in abdominal than femoral s.c. preadipocytes (P < 0.005 and P < 0.03, respectively), consistent with the ability of abdominal s.c. adipocytes to achieve a larger size. Inherent differences in preadipocyte cell dynamics may contribute to the distinct responses of different fat depots to overfeeding, and fat-cell number increases in certain depots in adults after only 8 wk of increased food intake.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle