Leptin Increases Lipoprotein Lipase Secretion by Macrophages: Involvement of Oxidative Stress and Protein Kinase C
Notice bibliographique
Résumé
Recent data suggest that plasma leptin may represent a cardiovascular risk factor in diabetic patients. To gain further insight into the role of leptin in atherogenesis associated with diabetes, we investigated in the present study the role of this hormone in the regulation of macrophage lipoprotein lipase (LPL), a proatherogenic cytokine overexpressed in patients with type 2 diabetes. Treatment of human macrophages with leptin (1-10 nmol/l) increased LPL expression, at both the mRNA and protein levels. Pretreatment of these cells with anti-leptin receptor (Ob-R) antibody, protein kinase C (PKC) inhibitors, calphostin C, and GF109203X, or the antioxidant N-acetylcysteine (NAC) blocked the effects of leptin. Similar results were observed in leptin-treated J774 macrophages. In these cells, leptin increased the membrane expression of conventional PKC isoforms and downregulation of endogenous PKC expression abolished the effects of leptin on macrophage LPL expression. In leptin-treated J774 cells, enhanced LPL synthetic rate and increased binding of nuclear proteins to the activated protein-1 (AP-1) consensus sequence of the LPL gene promoter were also observed. This latter effect was abrogated by GF109203X. Overall, these data demonstrate that binding of leptin at the macrophage cell surface increases, through oxidative stress- and PKC-dependent pathways, LPL expression. This effect appears to be exerted at the transcriptional level and to involve AP-1 activation.
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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 | 0,000 |
| 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 ».