Chronic activation of pattern recognition receptors suppresses brown adipogenesis of multipotent mesodermal stem cells and brown pre-adipocytes
Notice bibliographique
Résumé
Brown adipose tissue (BAT) holds promise to combat obesity through energy-spending, non-shivering thermogenesis. Understanding of regulation of BAT development can lead to novel strategies to increase BAT mass and function for obesity treatment and prevention. Here, we report the effects of chronic activation of PRR on brown adipogenesis of multipotent mesodermal stem C3H10T1/2 cells and immortalized brown pre-adipocytes from the classical interscapular BAT of mice. Activation of NOD1, TLR4, or TLR2 by their respective synthetic ligand suppressed brown marker gene expression and lipid accumulation during differentiation of brown-like adipocytes of C3H10T1/2. Activation of the PRR only during the commitment was sufficient to suppress the differentiation. PRR activation suppressed PGC-1α mRNA, but induced PRDM16 mRNA at the commitment. Consistently, PRR activation suppressed the differentiation of immortalized brown pre-adipocytes. Activation of PRR induced NF-κB activation in both cells, which correlated with their abilities to suppress PPARγ transactivation, a critical event for brown adipogenesis. Taken together, our results demonstrate that chronic PRR activation suppressed brown adipogenesis of multipotent mesodermal stem cells and brown pre-adipocytes, possibly through suppression of PPARγ transactivation. The results suggest that anti- inflammatory therapies targeting PRRs may be beneficial for the BAT development.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».