Absence of CC Chemokine Ligand 2 Does Not Limit Obesity-Associated Infiltration of Macrophages Into Adipose Tissue
Notice bibliographique
Résumé
Macrophage recruitment to adipose tissue in obesity contributes to enhanced adipose tissue inflammatory activity and thus may underlie obesity-associated metabolic dysfunction. Obese adipose tissue exhibits increases in CC chemokine ligand 2 (CCL2, or monocyte chemoattractant protein-1), an important macrophage-recruiting factor. We therefore hypothesized that elevated CCL2 may contribute to obesity-associated adipose tissue macrophage recruitment. Male 6-week-old CCL2(-/-) and wild-type mice (n = 11-14 per group) were fed standard and high-fat diets until 34 weeks of age. At 12-16 and 25-29 weeks of age, blood was collected for plasma glucose and hormone measurements, and glucose tolerance and insulin tolerance tests were performed. Adipose tissue was collected at 34 weeks for analysis of macrophage infiltration. Surprisingly, CCL2(-/-) mice on high-fat diet showed no reductions in adipose tissue macrophages. CCL2(-/-) mice on standard and high-fat diet were also glucose intolerant and had mildly increased plasma glucose and decreased serum adiponectin levels compared with wild-type mice. On high-fat diet, CCL2(-/-) mice also gained slightly more weight and were hyperinsulinemic compared with wild-type mice. Because macrophage levels were unchanged in CCL2(-/-) mice, the phenotype appears to be caused by lack of CCL2 itself. The fact that metabolic function was altered in CCL2(-/-) mice, despite no changes in adipose tissue macrophage levels, suggests that CCL2 has effects on metabolism that are independent of its macrophage-recruiting capabilities. Importantly, we conclude that CCL2 is not critical for adipose tissue macrophage recruitment. The dominant factor for recruiting macrophages in adipose tissue during obesity therefore remains to be identified.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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)
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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 ».