Acylcarnitines: potential implications for skeletal muscle insulin resistance
Notice bibliographique
Résumé
Insulin resistance may be linked to incomplete fatty acid β-oxidation and the subsequent increase in acylcarnitine species in different tissues including skeletal muscle. It is not known if acylcarnitines participate in muscle insulin resistance or simply reflect dysregulated metabolism. The aims of this study were to determine whether acylcarnitines can elicit muscle insulin resistance and to better understand the link between incomplete muscle fatty acid β-oxidation, oxidative stress, inflammation, and insulin-resistance development. Differentiated C2C12, primary mouse, and human myotubes were treated with acylcarnitines (C4:0, C14:0, C16:0) or with palmitate with or without carnitine acyltransferase inhibition by mildronate. Treatment with C4:0, C14:0, and C16:0 acylcarnitines resulted in 20-30% decrease in insulin response at the level of Akt phosphorylation and/or glucose uptake. Mildronate reversed palmitate-induced insulin resistance concomitant with an ∼25% decrease in short-chain acylcarnitine and acetylcarnitine secretion. Although proinflammatory cytokines were not affected under these conditions, oxidative stress was increased by 2-3 times by short- or long-chain acylcarnitines. Acylcarnitine-induced oxidative stress and insulin resistance were reversed by treatment with antioxidants. Results are consistent with the conclusion that incomplete muscle fatty acid β-oxidation causes acylcarnitine accumulation and associated oxidative stress, raising the possibility that these metabolites play a role in muscle insulin resistance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».