miR-133a Regulates Adipocyte Browning In Vivo
Notice bibliographique
Résumé
Prdm16 determines the bidirectional fate switch of skeletal muscle/brown adipose tissue (BAT) and regulates the thermogenic gene program of subcutaneous white adipose tissue (SAT) in mice. Here we show that miR-133a, a microRNA that is expressed in both BAT and SATs, directly targets the 3' UTR of Prdm16. The expression of miR-133a dramatically decreases along the commitment and differentiation of brown preadipocytes, accompanied by the upregulation of Prdm16. Overexpression of miR-133a in BAT and SAT cells significantly inhibits, and conversely inhibition of miR-133a upregulates, Prdm16 and brown adipogenesis. More importantly, double knockout of miR-133a1 and miR-133a2 in mice leads to elevations of the brown and thermogenic gene programs in SAT. Even 75% deletion of miR-133a (a1(-/-)a2(+/-) ) genes results in browning of SAT, manifested by the appearance of numerous multilocular UCP1-expressing adipocytes within SAT. Additionally, compared to wildtype mice, miR-133a1(-/-)a2(+/-) mice exhibit increased insulin sensitivity and glucose tolerance, and activate the thermogenic gene program more robustly upon cold exposure. These results together elucidate a crucial role of miR-133a in the regulation of adipocyte browning in vivo.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».