Peroxisome Proliferator-Activated Receptor γ and Adipose Tissue—Understanding Obesity-Related Changes in Regulation of Lipid and Glucose Metabolism
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Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Adipose tissue is a metabolically dynamic organ, serving as a buffer to control fatty acid flux and a regulator of endocrine function. In obese subjects, and those with type 2 diabetes or the metabolic syndrome, adipose tissue function is altered (i.e. adipocytes display morphological differences alongside aberrant endocrine and metabolic function and low-grade inflammation). EVIDENCE ACQUISITION: Articles on the role of peroxisome proliferator-activated receptor gamma (PPARgamma) in adipose tissue of healthy individuals and those with obesity, metabolic syndrome, or type 2 diabetes were sourced using MEDLINE (1990-2006). EVIDENCE SYNTHESIS: Articles were assessed to provide a comprehensive overview of how PPARgamma-activating ligands improve adipose tissue function, and how this links to improvements in insulin resistance and the progression to type 2 diabetes and atherosclerosis. CONCLUSIONS: PPARgamma is highly expressed in adipose tissue, where its activation with thiazolidinediones alters fat topography and adipocyte phenotype and up-regulates genes involved in fatty acid metabolism and triglyceride storage. Furthermore, PPARgamma activation is associated with potentially beneficial effects on the expression and secretion of a range of factors, including adiponectin, resistin, IL-6, TNFalpha, plasminogen activator inhibitor-1, monocyte chemoattractant protein-1, and angiotensinogen, as well as a reduction in plasma nonesterified fatty acid supply. The effects of PPARgamma also extend to macrophages, where they suppress production of inflammatory mediators. As such, PPARgamma activation appears to have a beneficial effect on the relationship between the macrophage and adipocyte that is distorted in obesity. Thus, PPARgamma-activating ligands improve adipose tissue function and may have a role in preventing progression of insulin resistance to diabetes and endothelial dysfunction to atherosclerosis.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle