ASP enhances in situ lipoprotein lipase activity by increasing fatty acid trapping in adipocytes
Notice bibliographique
Résumé
Acylation-stimulating protein (ASP) increases triglyceride (TG) storage (fatty acid trapping) in adipose tissue and plays an important role in postprandial TG clearance. We examined the capacity of ASP and insulin to stimulate the activity of lipoprotein lipase (LPL) and the trapping of LPL-derived nonesterified fatty acid (NEFA) in 3T3-L1 adipocytes. Although insulin increased total LPL activity (secreted and cell-associated; P < 0.001) in 3T3-L1 adipocytes, ASP moderately stimulated secreted LPL activity (P = 0.04; 5% of total LPL activity). Neither hormone increased LPL translocation from adipocytes to endothelial cells in a coculture system. However, ASP and insulin increased the V(max) of in situ LPL activity ([(3)H]TG synthetic lipoprotein hydrolysis and [(3)H]NEFA incorporation into adipocytes) by 60% and 41%, respectively (P </= 0.01) without affecting K(m). Tetrahydrolipstatin (LPL inhibitor) diminished baseline, ASP-, and insulin-stimulated in situ LPL activity, resulting in [(3)H]TG accumulation (P < 0.0001). Unbound oleate inhibited in situ LPL activity (P < 0.0001) but did not eliminate the ASP stimulatory effect. Therefore, 1) the clearance of TG-rich lipoproteins is enhanced by ASP through increasing TG storage and relieving NEFA inhibition of LPL; and 2) the effectiveness of adipose tissue trapping of LPL-derived NEFAs determines overall LPL activity, which in turn determines the efficiency of postprandial TG clearance.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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.
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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 ».