Increased Levels of Acylation-Stimulating Protein in Interleukin-6-Deficient (IL-6−/−) Mice
Notice bibliographique
Résumé
IL-6-deficient (IL-6(-/-)) mice develop obesity at 6-7 months of age. To elucidate the mechanisms of this mature-onset obesity, global gene expression profiles of 3-month-old preobese IL-6(-/-) were compared with those of IL-6(+/+) mice using DNA arrays. Genes that were up-regulated in IL-6(-/-) mice included the factors transthyretin and properdin in white adipose tissue and adipsin in muscle. These factors have been shown to influence the formation of acylation-stimulating protein (ASP), a cleavage product of complement C3. ASP stimulates the synthesis of triacylglycerol in adipocytes, and ASP-deficient mice are resistant to diet-induced obesity. In line with the increases in transthyretin, properdin, and adipsin, ASP levels in serum were increased by 31-54% in IL-6(-/-) compared with IL-6(+/+) mice. Furthermore, IL-6 replacement treatment in IL-6(-/-) mice decreased ASP levels significantly by 25-60%. In conclusion, ASP levels are increased in preobese IL-6(-/-) mice. This increase may result in increased triacylglycerol formation and uptake in IL-6(-/-) adipocytes and thereby contribute to the development of obesity in IL-6(-/-) mice.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».