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Enregistrement W2053347353 · doi:10.1097/fjc.0b013e31820014f9

Intracerebroventricular Leptin Administration Differentially Alters Cardiac Energy Metabolism in Mice Fed a Low-fat and High-fat Diet

2010· article· en· W2053347353 sur OpenAlexaff
Wendy Keung, Virgilio J. J. Cadete, Arivazhagan Palaniyappan, Amissa Jablonski, Melanie A. Fischer, Gary D. Lopaschuk

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Pharmacology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueRegulation of Appetite and Obesity
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeptinEndocrinologyInternal medicineMetabolismBeta oxidationCalorieChemistryBiologyMedicineObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leptin directly acts on peripheral tissues and alters energy metabolism in obese mice. It also has acute beneficial effects on these tissues via its hypothalamic action. However, it is not clear what effect chronic intracerebroventrical (ICV) leptin administration has on cardiac energy metabolism. We examined the effects of chronic ICV leptin on glucose and fatty acid metabolism in isolated working hearts from high-fat-fed and low-fat-fed mice. Mice were fed a high-fat (60% calories from fat) or low-fat (10% calories from fat) diet for 8 weeks before ICV leptin (5 [mu]g/d) for 7 days. In low-fat-fed mice, leptin increased glucose oxidation rates in isolated working hearts when compared with control [203 +/- 21 vs. 793 +/- 93 nmol[middle dot](g dry weight)-1[middle dot]min-1]. In high-fat-fed mice leptin inhibited fatty acid oxidation [476 +/- 73 vs. 251 +/- 38 nmol[middle dot](g[middle dot]dry[middle dot]wt)-1[middle dot]min-1]. The increase in glucose oxidation in low-fat-fed mice was accompanied by increased pyruvate dehydrogenase activity. In high-fat-fed mice, leptin increased cardiac malonyl coenzyme A levels, secondary to a decrease in malonyl coenzyme A decarboxylase expression. These results suggest that ICV leptin alters cardiac energy metabolism opposite to its peripheral effects and that these effects differ depending on energy substrate supply to the mice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,860

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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