Skeletal muscle TLR4 and TACE are associated with body fat percentage in older adults
Notice bibliographique
Résumé
Elevated skeletal muscle expression of toll-like receptor 4 (TLR4) has been linked to increased inflammation in clinical populations. TNFα converting enzyme (TACE), which cleaves membrane-bound TNFα (mTNFα) to its soluble (sTNFα) and more bioactive form, has been linked to chronic disease. In contrast, higher physical activity level is associated with decreased chronic disease risk and inflammation. The purpose of the present study was to examine the relationship between physical activity and skeletal muscle TLR4, TACE, and TNFα in older adults. In 26 older adults (age = 68 ± 4 years, body mass index = 26 ± 3 kg·m(-2)), self-reported physical activity (kcal·week(-1)), estimated maximal oxygen consumption, and body composition (air plethysmography) were measured. TLR4, TACE, mTNFα, and sTNFα were measured in skeletal muscle biopsies (vastus lateralis) using western blot analyses. Pearson product-moment correlations were run between variables. Significance was set at p < 0.05. Skeletal muscle TACE was directly associated with sTNFα (r = 0.53, p < 0.01). Linear regression modeling showed that mTNFα and TACE expression were predictive of sTNFα expression. No correlations were observed between physical activity and TLR4, TACE, or sTNFα. Percent body fat was directly associated with skeletal muscle TLR4 (r = 0.52, p < 0.01) and TACE (r = 0.50, p < 0.01), whereas fasting blood glucose was directly associated with TACE and sTNFα. In conclusion, we found that percent body fat was directly associated with TLR4 and TACE expression in skeletal muscle of older adults. These findings suggest that elevated skeletal muscle expression of TLR4 and TACE may contribute to the augmented inflammation and chronic disease risk observed with increased adiposity.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».