Membrane and nuclear estrogen receptor a collaborate to suppress adipogenesis but not triglyceride content
Notice bibliographique
Résumé
Estrogen and estrogen receptor (ER)-α suppress visceral fat development through actions in several organs via unclear mechanisms that we sought to identify. Using mice that express only nuclear ER-α [nuclear-only ER-α (NOER) mice] or plasma membrane ER-α [membrane-only ER-α (MOER) mice], we found that 10-wk-old mice that lacked either receptor pool showed extensive abdominal visceral fat deposition and weight gain compared with wild-type (WT) mice. Differentiation of cultured bone marrow stem cells (BMSCs) into the adipocyte lineage was suppressed by 17-β-estradiol (E2) in WT female mice but not in NOER or MOER mice. This finding correlated with E2 inhibition of prominent differentiation genes in WT BMSCs. In contrast, triglyceride content in differentiated BMSCs or 3T3-L1 cells was suppressed as a result of membrane ER-α signaling through several kinases to inhibit carbohydrate response element-binding protein-α and -β. We concluded that extranuclear and nuclear ER-α collaborate to suppress adipocyte development, but inhibition of lipid synthesis in mature cells does not involve nuclear ER-α.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».