Macrophages Alter the Differentiation‐Dependent Decreases in Fibronectin and Collagen I/III Protein Levels in Human Preadipocytes
Notice bibliographique
Résumé
Adipose tissue of obese individuals is characterized by increased fibrosis and macrophage infiltration. Extensive remodeling of the extracellular matrix (ECM) that occurs during adipogenesis can be influenced by macrophages, but it remains unclear how macrophage-secreted factors alter preadipocyte ECM protein expression under non-adipogenic versus adipogenic conditions. Confluent human subcutaneous abdominal preadipocytes were cultured for 14 days, with or without adipogenic inducers, in either control medium, medium conditioned by THP-1 monocytes (THP-1-MonCM), or medium conditioned by THP-1 macrophages (THP-1-MacCM). Under non-adipogenic conditions in THP-1-MacCM, collagen I/III and fibronectin protein levels rose by 40 and 70 %, respectively (p < 0.05, n = 3; compared to control non-adipogenic medium). When preadipocytes were exposed to adipogenic inducers in THP-1-MacCM, collagen I/III levels increased by 50 %, but those of fibronectin fell by 48 %, both compared to non-adipogenic THP-1-MacCM conditions. The rise in collagen I/III levels contrasts with the 51 % decrease in collagen I/III that occurs with induction of differentiation in control medium, whereas, the decrease in fibronectin is more modest, but consistent in THP-1-MacCM (48 %) and control medium (92 %). A similar effect on fibronectin levels occurred using medium conditioned by LPS-treated human monocyte-derived macrophages (MD-MacCM). Our data indicate macrophage-derived factors regulate levels of collagen I/III and fibronectin in preadipocytes under non-adipogenic and adipogenic conditions. Further studies are needed to determine if these changes in these ECM proteins contribute to the anti-adipogenic action of MacCM.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».