Adipose depots differ in cellularity, adipokines produced, gene expression, and cell systems
Notice bibliographique
Résumé
The race to manage the health concerns related to excess fat deposition has spawned a proliferation of clinical and basic research efforts to understand variables including dietary uptake, metabolism, and lipid deposition by adipocytes. A full appreciation of these variables must also include a depot-specific understanding of content and location in order to elucidate mechanisms governing cellular development and regulation of fat deposition. Because adipose tissue depots contain various cell types, differences in the cellularity among and within adipose depots are presently being documented to ascertain functional differences. This has led to the possibility of there being, within any one adipose depot, cellular distinctions that essentially result in adipose depots within depots. The papers comprising this issue will underscore numerous differences in cellularity (development, histogenesis, growth, metabolic function, regulation) of different adipose depots. Such information is useful in deciphering adipose depot involvement both in normal physiology and in pathology. Obesity, diabetes, metabolic syndrome, carcass composition of meat animals, performance of elite athletes, physiology/pathophysiology of aging, and numerous other diseases might be altered with a greater understanding of adipose depots and the cells that comprise them-including stem cells-during initial development and subsequent periods of normal/abnormal growth into senescence. Once thought to be dormant and innocuous, the adipocyte is emerging as a dynamic and influential cell and research will continue to identify complex physiologic regulation of processes involved in adipose depot physiology.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».