Fargesin improves lipid and glucose metabolism in 3T3‐L1 adipocytes and high‐fat diet‐induced obese mice
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the effects of fargesin, a neolignan isolated from Magnolia plants, on obesity and insulin resistance and the possible mechanisms involved in these effects in 3T3-L1 adipocytes and high-fat diet (HFD)-induced obese mice. Fargesin promoted the glucose uptake in 3T3-L1 adipocytes. In HFD-induced obese mice, fargesin decreased the body weight gain, white adipose tissue (WAT), and plasma triglyceride, non-esterified fatty acid and glucose levels, and improved the glucose tolerance. Fargesin increased glucose transporter 4 (GLUT4) protein expression and phosphorylation of Akt, AMP-activated protein kinase (AMPK), and acetyl-CoA carboxylase (ACC) in both 3T3-L1 adipocytes and WAT of HFD-induced obese mice. Fargesin also decreased the mRNA expression levels of fatty acid oxidation-related genes, such as peroxisome proliferator-activated receptor α (PPARα), carnitine palmitoyltransferase-1 (CPT-1), uncoupling protein-2 (UCP-2) and leptin in WAT. Taken together, the present findings suggest that fargesin improves dyslipidemia and hyperglycemia by activating Akt and AMPK in WAT.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».