Leptin Deficiency Unmasks the Deleterious Effects of Impaired Peroxisome Proliferator–Activated Receptor γ Function (P465L PPARγ) in Mice
Notice bibliographique
Résumé
Peroxisome proliferator-activated receptor (PPAR)gamma is a key transcription factor facilitating fat deposition in adipose tissue through its proadipogenic and lipogenic actions. Human patients with dominant-negative mutations in PPARgamma display lipodystrophy and extreme insulin resistance. For this reason it was completely unexpected that mice harboring an equivalent mutation (P465L) in PPARgamma developed normal amounts of adipose tissue and were insulin sensitive. This finding raised important doubts about the interspecies translatability of PPARgamma-related findings, bringing into question the relevance of other PPARgamma murine models. Here, we demonstrate that when expressed on a hyperphagic ob/ob background, the P465L PPARgamma mutant grossly exacerbates the insulin resistance and metabolic disturbances associated with leptin deficiency, yet reduces whole-body adiposity and adipocyte size. In mouse, coexistence of the P465L PPARgamma mutation and the leptin-deficient state creates a mismatch between insufficient adipose tissue expandability and excessive energy availability, unmasking the deleterious effects of PPARgamma mutations on carbohydrate metabolism and replicating the characteristic clinical symptoms observed in human patients with dominant-negative PPARgamma mutations. Thus, adipose tissue expandability is identified as an important factor for the development of insulin resistance in the context of positive energy balance.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».