Chemerin Exacerbates Glucose Intolerance in Mouse Models of Obesity and Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Obesity, characterized by an excess of adipose tissue, is an established risk factor for cardiovascular disease and type 2 diabetes. Different mechanisms linking obesity with these comorbidities have been postulated but remain poorly understood. Adipose tissue secretes a number of hormone-like compounds, termed adipokines, that are important for the maintenance of normal glucose metabolism. Alterations in the secretion of adipokines with obesity are believed to contribute to the undesirable changes in glucose metabolism that ultimately result in the development of type 2 diabetes. In the present study, we have shown that serum levels of the novel adipokine chemerin are significantly elevated in mouse models of obesity/diabetes. The expression of chemerin and its receptors, chemokine-like receptor 1, chemokine (C-C motif) receptor-like 2, and G protein-coupled receptor 1 are altered in white adipose, skeletal muscle, and liver tissue of obese/diabetic mice. Administration of exogenous chemerin exacerbates glucose intolerance, lowers serum insulin levels, and decreases tissue glucose uptake in obese/diabetic but not normoglycemic mice. Collectively, these data indicate that chemerin influences glucose homeostasis and may contribute to the metabolic derangements characteristic of obesity and type 2 diabetes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».