IKKβ and the anti-adipogenic effect of platelet-derived growth factor in human abdominal subcutaneous preadipocytes
Notice bibliographique
Résumé
To clarify how anti-adipogenic factors act on preadipocytes to inhibit their differentiation, we compared preadipocyte signaling responses generated by platelet-derived growth factor (PDGF; anti-adipogenic) versus insulin (pro-adipogenic). PDGF, but not insulin, stimulated the phosphorylation of inhibitor of kappaB kinase beta (IKKbeta) in a time-dependent manner. This PDGF-dependent phosphorylation event was inhibited by 60% (P<0.05) when the cells were pretreated with wortmannin, indicating a requirement for the phosphatidylinositol (PI) 3-kinase/AKT pathway. IKKbeta phosphorylation by PDGF was neither accompanied by IkappaBalpha degradation nor NF-kappaB activation. PDGF inhibited human adipocyte differentiation, assessed by triacylglycerol accumulation (75% reduction; P<0.01) and by fatty acid synthase protein expression (60% reduction; P<0.05); these responses were no longer apparent in the presence of sc-514, a selective inhibitor of IKKbeta. Our data describe a novel PDGF response in human preadipocytes that involves the pro-inflammatory kinase IKKbeta and demonstrate that it is required for the inhibition of adipogenesis.
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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 ».