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Enregistrement W2147208509 · doi:10.1096/fj.14-263913

Molecular insights into the role of white adipose tissue in metabolically unhealthy normal weight and metabolically healthy obese individuals

2014· review· en· W2147208509 sur OpenAlexaff
Flavia Badoud, Maude Perreault, Michael A. Zulyniak, David M. Mutch

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdipokineAdipose tissueType 2 diabetesObesityEndocrinologyInternal medicineWhite adipose tissueInsulin resistanceDiseaseBiologyPhenotypeBeta oxidationDiabetes mellitusMedicineBioinformaticsGeneticsGeneMetabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity is a risk factor for the development of type 2 diabetes and cardiovascular disease. However, it is now recognized that a subset of individuals have reduced cardiometabolic risk despite being obese. Paradoxically, a subset of lean individuals is reported to have high risk for cardiometabolic complications. These distinct subgroups of individuals are referred to as metabolically unhealthy normal weight (MUNW) and metabolically healthy obese (MHO). Although the clinical relevance of these subgroups remains debated, evidence shows a critical role for white adipose tissue (WAT) function in the development of these phenotypes. The goal of this review is to provide an overview of our current state of knowledge regarding the molecular and metabolic characteristics of WAT associated with MUNW and MHO. In particular, we discuss the link between different WAT depots, immune cell infiltration, and adipokine production with MUNW and MHO. Furthermore, we also highlight recent molecular insights made with genomic technologies showing that processes such as oxidative phosphorylation, branched-chain amino acid catabolism, and fatty acid β-oxidation differ between these phenotypes. This review provides evidence that WAT function is closely linked with cardiometabolic risk independent of obesity and thus contributes to the development of MUNW and MHO.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations133
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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