Association Between Adiponectin and Mediators of Inflammation in Obese Women
Notice bibliographique
Résumé
Low plasma levels of the anti-inflammatory factor adiponectin characterize obesity and insulin resistance. To elucidate the relationship between plasma levels of adiponectin, adiponectin gene expression in adipose tissue, and markers of inflammation, we obtained blood samples, anthropometric measures, and subcutaneous adipose tissue samples from 65 postmenopausal healthy women. Adiponectin plasma levels and adipose-tissue gene expression were significantly lower in obese subjects and inversely correlated with obesity-associated variables, including high-sensitive C-reactive protein (hs-CRP) and interleukin-6 (IL-6). Despite adjustment for obesity-associated variables, plasma levels of adiponectin were significantly correlated to adiponectin gene expression (partial r = 0.38, P < 0.05). Furthermore, the inverse correlation between plasma levels of hs-CRP and plasma adiponectin remained significant despite correction for obesity-associated variables (partial r = -0.32, P < 0.05), whereas the inverse correlation between adiponectin plasma levels or adiponectin gene expression in adipose tissue with plasma IL-6 were largely dependent on the clustering of obesity-associated variables. In conclusion, our data suggest a transcriptional mechanism leading to decreased adiponectin plasma levels in obese women and demonstrate that low levels of adiponectin are associated with higher levels of hs-CRP and IL-6, two inflammatory mediators and markers of increased cardiovascular risk.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».