GPR103b Functions in the Peripheral Regulation of Adipogenesis
Notice bibliographique
Résumé
The activation of G protein-coupled receptor 103 (GPR103) by its endogenous peptidic ligands, QRFPs, is involved in the central regulation of feeding by increasing food intake, body weight, and fat mass after intracerebroventricular injection in mice. However, the role of GPR103 in regulating peripheral metabolic pathways has not yet been explored. The present study aimed to investigate the role of GPR103 in adipogenesis and lipid metabolism using 3T3-L1 adipocyte cells. Our results show that differentiated 3T3-L1 cells expressed the GPR103b subtype mRNA and protein, as well as QRFP mRNA. QRFP-43 and -26 induced an increase in triglyceride accumulation of 50 and 41%, respectively, and elicited a dose-dependent increase in fatty acid uptake, by up to approximately 60% at the highest concentration, in 3T3-L1-differentiated cells. QRFP-43 and -26 inhibited isoproterenol (ISO)-induced lipolysis in a dose-dependent manner, with IC(50)s of 2.3 +/- 1.2 and 1.1 +/- 1.0 nm, respectively. The expression of genes involved in lipid uptake (FATP1, CD36, LPL, ACSL1, PPAR-gamma, and C/EBP-alpha), was increased by 2- to 3-fold after treatment with QRFP. The effects of QRFP on ISO-induced lipolysis and fatty acid uptake were abolished when GPR103b was silenced. In a mouse model of diet-induced obesity, the expression of GPR103b in epididymal fat pads was elevated by 16-fold whereas that of QRFP was reduced by 46% compared to lean mice. Furthermore, QRFP was bioactive in omental adipocytes from obese individuals, inhibiting ISO-induced lipolysis in these cells. Our results suggest that GPR103b and QRFP work in an autocrine/paracrine manner to regulate adipogenesis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».