Human hormone-sensitive lipase (HSL): expression in white fat corrects the white adipose phenotype of HSL-deficient mice
Notice bibliographique
Résumé
In white adipose tissue (WAT), hormone-sensitive lipase (HSL) can mediate lipolysis, a central pathway in obesity and diabetes. Gene-targeted HSL-deficient (HSL-/-) mice with no detectable HSL peptide or activity (measured as cholesteryl esterase) have WAT abnormalities, including low mass, marked heterogeneity of cell diameter, increased diacylglycerol content, and low beta-adrenergic stimulation of adipocyte lipolysis. Three transgenic mouse strains preferentially expressing human HSL in WAT were bred to a HSL-/- background. One, HSL-/- N, expresses normal human HSL (41.3 +/- 9.1% of normal activity); two express a serine-to-alanine mutant (S554A) initially hypothesized to be constitutively active: HSL-/- ML, 50.3 +/- 12.3% of normal, and HSL-/- MH, 69.8 +/- 15.8% of normal. In WAT, HSL-/- N mice resembled HSL+/+ controls in WAT mass, histology, diacylglyceride content, and lipolytic response to beta-adrenergic agents. In contrast, HSL-/- ML and HSL-/- MH mice resembled nontransgenic HSL-/- mice, except that diacylglycerol content and perirenal and inguinal WAT masses approached normal in HSL-/- MH mice. Therefore, 1) WAT expression of normal human HSL markedly improves HSL-/- WAT biochemically, physiologically, and morphologically; 2) similar levels of S554A HSL have a low physiological effect despite being active in vitro; and 3) diacylglycerol accumulation is not essential for the development of the characteristic WAT pathology of HSL-/- mice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».