RAGE Regulates the Metabolic and Inflammatory Response to High-Fat Feeding in Mice
Notice bibliographique
Résumé
In mammals, changes in the metabolic state, including obesity, fasting, cold challenge, and high-fat diets (HFDs), activate complex immune responses. In many strains of rodents, HFDs induce a rapid systemic inflammatory response and lead to obesity. Little is known about the molecular signals required for HFD-induced phenotypes. We studied the function of the receptor for advanced glycation end products (RAGE) in the development of phenotypes associated with high-fat feeding in mice. RAGE is highly expressed on immune cells, including macrophages. We found that high-fat feeding induced expression of RAGE ligand HMGB1 and carboxymethyllysine-advanced glycation end product epitopes in liver and adipose tissue. Genetic deficiency of RAGE prevented the effects of HFD on energy expenditure, weight gain, adipose tissue inflammation, and insulin resistance. RAGE deficiency had no effect on genetic forms of obesity caused by impaired melanocortin signaling. Hematopoietic deficiency of RAGE or treatment with soluble RAGE partially protected against peripheral HFD-induced inflammation and weight gain. These findings demonstrate that high-fat feeding induces peripheral inflammation and weight gain in a RAGE-dependent manner, providing a foothold in the pathways that regulate diet-induced obesity and offering the potential for therapeutic intervention.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».