Heat shock proteins: in vivo heat treatments reveal adipose tissue depot-specific effects
Notice bibliographique
Résumé
Heat treatments (HT) and the induction of heat shock proteins (HSPs) improve whole body and skeletal muscle insulin sensitivity while decreasing white adipose tissue (WAT) mass. However, HSPs in WAT have been understudied. The purpose of the present study was to examine patterns of HSP expression in WAT depots, and to examine the effects of a single in vivo HT on WAT metabolism. Male Wistar rats received HT (41°C, 20 min) or sham treatment (37°C), and 24 h later subcutaneous, epididymal, and retroperitoneal WAT depots (SCAT, eWAT, and rpWAT, respectively) were removed for ex vivo experiments and Western blotting. SCAT, eWAT, and rpWAT from a subset of rats were also cultured separately and received a single in vitro HT or sham treatment. HSP72 and HSP25 expression was greatest in more metabolically active WAT depots (i.e., eWAT and rpWAT) compared with the SCAT. Following HT, HSP72 increased in all depots with the greatest induction occurring in the SCAT. In addition, HSP25 increased in the rpWAT and eWAT, while HSP60 increased in the rpWAT only in vivo. Free fatty acid (FFA) release from WAT explants was increased following HT in the rpWAT only, and fatty acid reesterification was decreased in the rpWAT but increased in the SCAT following HT. HT increased insulin responsiveness in eWAT, but not in SCAT or rpWAT. Differences in HSP expression and induction patterns following HT further support the growing body of literature differentiating distinct WAT depots in health and disease.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».