Age-Related Differences in Messenger Ribonucleic Acid Expression of Key Proteins Involved in Adipose Cell Differentiation and Metabolism<sup>1</sup>
Notice bibliographique
Résumé
This study was performed to compare the expression of key proteins [lipoprotein lipase (LPL), hormone-sensitive lipase (HSL), complement 3 (C3), and peroxisome proliferator-stimulated receptor-gamma (PPAR gamma)] involved in sc abdominal adipose tissue (AT) metabolism of young (n = 13) vs. middle-aged (n = 16) men. The sc abdominal AT-LPL activity as well as fat cell lipolysis were also measured in both groups of men. Young and middle-aged men displayed similar body weight and sc abdominal fat accumulation, measured by computed tomography. However, middle-aged men were characterized by a higher percent body fat (28 +/- 5% vs. 22 +/- 7%; P < 0.05) than young subjects. No difference between groups was observed in sc abdominal adipose tissue LPL activity. On the other hand, maximal lipolytic responses of sc abdominal adipocytes to isoproterenol (beta-adrenergic agonist) or to postadrenoceptor agents such as dibutyryl cAMP, forskolin, and theophylline were lower in middle-aged than in young men (P < 0.05). AT-LPL messenger ribonucleic acid (mRNA) levels were similar regardless of the subject's age. However, HSL, C3, and PPAR gamma mRNA levels were higher in middle-aged than in young individuals (P < 0.01-0.05). After correction for percent body fat, only HSL and C3 mRNA levels remained significantly different between groups (P < 0.05). Taken together, these results suggest that aging has an effect on the up-regulation of HSL and C3 mRNA levels, whereas PPAR gamma expression seems to be related mainly to increased adiposity.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».