The role of LMNA in adipose: a novel mouse model of lipodystrophy based on the Dunnigan-type familial partial lipodystrophy mutation
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the role of LMNA in adipose tissue by developing a novel mouse model of lipodystrophy. Transgenic mice were generated that express the LMNA mutation that causes familial partial lipodystrophy of the Dunnigan type (FPLD2). The phenotype observed in FPLD-transgenic mice resembles many of the features of human FPLD2, including lack of fat accumulation, insulin resistance, and enlarged, fatty liver. Similar to the human disease, FPLD-transgenic mice appear to develop normally, but after several weeks they are unable to accumulate fat to the same extent as their wild-type littermates. One poorly understood aspect of lipodystrophies is the mechanism of fat loss. To this end, we have examined the effects of the FPLD2 mutation on fat cell function. Contrary to the current literature, which suggests FPLD2 results in a loss of fat, we found that the key mechanism contributing to the lack of fat accumulation involves not a loss, but an apparent inability of the adipose tissue to renew itself. Specifically, preadipocytes are unable to differentiate into mature and fully functional adipocytes. These findings provide insights not only for the treatment of lipodystrophies, but also for the study of adipogenesis, obesity, and insulin resistance.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».