Link Between GIP and Osteopontin in Adipose Tissue and Insulin Resistance
Notice bibliographique
Résumé
Low-grade inflammation in obesity is associated with accumulation of the macrophage-derived cytokine osteopontin (OPN) in adipose tissue and induction of local as well as systemic insulin resistance. Since glucose-dependent insulinotropic polypeptide (GIP) is a strong stimulator of adipogenesis and may play a role in the development of obesity, we explored whether GIP directly would stimulate OPN expression in adipose tissue and thereby induce insulin resistance. GIP stimulated OPN protein expression in a dose-dependent fashion in rat primary adipocytes. The level of OPN mRNA was higher in adipose tissue of obese individuals (0.13 ± 0.04 vs. 0.04 ± 0.01, P < 0.05) and correlated inversely with measures of insulin sensitivity (r = -0.24, P = 0.001). A common variant of the GIP receptor (GIPR) (rs10423928) gene was associated with a lower amount of the exon 9-containing isoform required for transmembrane activity. Carriers of the A allele with a reduced receptor function showed lower adipose tissue OPN mRNA levels and better insulin sensitivity. Together, these data suggest a role for GIP not only as an incretin hormone but also as a trigger of inflammation and insulin resistance in adipose tissue. Carriers of the GIPR rs10423928 A allele showed protective properties via reduced GIP effects. Identification of this unprecedented link between GIP and OPN in adipose tissue might open new avenues for therapeutic interventions.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».