Acylation-stimulating protein/C5L2-neutralizing antibodies alter triglyceride metabolism in vitro and in vivo
Notice bibliographique
Résumé
Acylation-stimulating protein (ASP), a lipogenic hormone, stimulates triglyceride (TG) synthesis and glucose transport upon activation of C5L2, a G protein-coupled receptor. ASP-deficient mice have reduced adipose tissue mass due to increased energy expenditure despite increased food intake. The objective of this study was to evaluate the blocking of ASP-C5L2 interaction via neutralizing antibodies (anti-ASP and anti-C5L2-L1 against C5L2 extracellular loop 1). In vitro, anti-ASP and anti-C5L2-L1 blocked ASP binding to C5L2 and efficiently inhibited ASP stimulation of TG synthesis and glucose transport. In vivo, neither anti-ASP nor anti-C5L2-L1 altered body weight, adipose tissue mass, food intake, or hormone levels (insulin, leptin, and adiponectin), but they did induce a significant delay in TG clearance [P < 0.0001, 2-way repeated-measures (RM) ANOVA] and NEFA clearance (P < 0.0001, 2-way RM ANOVA) after a fat load. After treatment with either anti-ASP or anti-C5L2-L1 antibody there was no change in adipose tissue AMPK activity, but neutralizing antibodies decreased perirenal TG mass (-38.4% anti-ASP, -18.8% anti-C5L2, P < 0.01-0.001) and perirenal LPL activity (-75.6% anti-ASP, -72.5% anti-C5L2, P < 0.05). In liver, anti-C5L2-L1 decreased TG mass (-42.8%, P < 0.05), whereas anti-ASP increased AMPK activity (+34.6%, P < 0.001). In the muscle, anti-C5L2-L1 significantly increased TG mass (+128.0%, P < 0.05), LPL activity (+226.1%, P < 0.001), and AMPK activity (+71.1%, P < 0.01). In addition, anti-ASP increased LPL activity (+164.4, P < 0.05) and AMPK activity (+53.9%, P < 0.05) in muscle. ASP/C5L2-neutralizing antibodies effectively block ASP-C5L2 interaction, altering lipid distribution and energy utilization.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».