miR-155 Deletion in Female Mice Prevents Diet-Induced Obesity
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is a growing epidemic in developed countries. Obese individuals are susceptible to comorbidities, including cardiovascular disease and metabolic disorder. Increasing the ability of adipose tissue to expend excess energy could improve protection from obesity. One promising target is microRNA (miR)-155-5p. We demonstrate that deletion of miR-155 (-5p and -3p) in female mice prevents diet-induced obesity. Body weight gain did not differ between wild-type (WT) and miR-155 knockout (KO) mice fed control diet (CD); however, miR-155 KO mice fed high-fat diet (HFD) gained 56% less body weight and 74% less gonadal white adipose tissue (WAT) than WT mice. Enhanced WAT thermogenic potential, brown adipose tissue differentiation, and/or insulin sensitivity might underlie this obesity resistance. Indeed, miR-155 KO mice on HFD had 21% higher heat release than WT HFD mice. Compared to WT adipocytes, miR-155 KO adipocytes upregulated brown (Ucp1, Cidea, Pparg) and white (Fabp4, Pnpla2, AdipoQ, Fasn) adipogenic genes, and glucose metabolism genes (Glut4, Irs1). miR-155 deletion abrogated HFD-induced adipocyte hypertrophy and WAT inflammation. Therefore, miR-155 deletion increases adipogenic, insulin sensitivity, and energy uncoupling machinery, while limiting inflammation in WAT, which together could restrict HFD-induced fat accumulation. Our results identify miR-155 as a novel candidate target for improving obesity resistance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».