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Enregistrement W2170499033 · doi:10.1002/jcp.20314

Anti‐adipogenic effect of PDGF is reversed by PKC inhibition

2005· article· en· W2170499033 sur OpenAlexaff
Yulia Artemenko, AnneMarie Gagnon, Déborah Aubin, Alexander Sorisky

Notice bibliographique

RevueJournal of Cellular Physiology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdipogenesisPlatelet-derived growth factor receptorEndocrinologyInternal medicineBisindolylmaleimideGrowth factorBiologyProtein kinase CAdipocytePlatelet-derived growth factorCell biologyDownregulation and upregulationAdipose tissueSignal transductionChemistryReceptorBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Healthy adipose tissue function depends on adipogenesis. The capacity to form new adipocytes prevents the emergence of insulin-resistant hypertrophied adipocytes, as well as the deleterious lipid deposition in muscle, liver, and pancreas. It is therefore important to understand how adipogenesis is modulated. Platelet-derived growth factor (PDGF) is anti-adipogenic, but the stage of differentiation that it targets, and the signaling pathways that it triggers, are not defined. We have studied the inhibitory effect of PDGF on murine 3T3-L1 preadipocyte and human preadipocyte differentiation. There was a significant attenuation in the protein expression of the adipogenic transcription factors, PPARgamma and C/EBPalpha, as well as in the levels of later differentiation markers, including adiponectin, aP2, and fatty acid synthase. PDGF treatment resulted in the persistence of PDGF receptor and PKCalpha expression, in contrast to the expected downregulation of both proteins that occurs during differentiation. Inactivation of conventional PKC isoforms, by bisindolylmaleimide I or PKC pseudosubstrate M20-28, partially reversed the inhibition of 3T3-L1 and human preadipocyte differentiation by PDGF, as assessed by fatty acid synthase expression and morphological appearance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations63
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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