Increased Secretion and Expression of Myostatin in Skeletal Muscle From Extremely Obese Women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Obesity is associated with endocrine abnormalities that predict the progression of insulin resistance to type 2 diabetes. Because skeletal muscle has been shown to secrete proteins that could be used as biomarkers, we characterized the secreted protein profile of muscle cells derived from extremely obese (BMI 48.8 +/- 14.8 kg/m(2); homeostasis model assessment [HOMA] 3.6 +/- 1.0) relative to lean healthy subjects (BMI 25.7 +/- 3.2 kg/m(2); HOMA 0.8 +/- 0.2). RESEARCH DESIGN AND METHODS: We hypothesized that skeletal muscle would secrete proteins that predict the severity of obesity. To test this hypothesis, we used a "bottom-up" experimental design using stable isotope labeling by amino acids in culture (SILAC) and liquid chromatography/mass spectometry/mass spectometry (LC-MS/MS) to both identify and quantify proteins secreted from cultured myotubes derived from extremely obese compared with healthy nonobese women. RESULTS: Using SILAC, we discovered a 2.9-fold increase in the secretion of myostatin from extremely obese human myotubes. The increased secretion and biological activity of myostatin were validated by immunoblot (3.16 +/- 0.18, P < 0.01) and a myoblast proliferation assay using conditioned growth medium. Myostatin was subsequently shown to increase in skeletal muscle (23%, P < 0.05) and plasma (35%, P < 0.05) and to correlate (r(2) = 0.6, P < 0.05) with the severity of insulin resistance. CONCLUSIONS: Myostatin is a potent antianabolic regulator of muscle mass that may also play a role in energy metabolism. These findings show that increased expression of myostatin in skeletal muscle with obesity and insulin resistance results in elevated circulating myostatin. This may contribute to systemic metabolic deterioration of skeletal muscle with the progression of insulin resistance to type 2 diabetes.
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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 | 0,000 |
| 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 ».