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Enregistrement W2342149502 · doi:10.1055/s-0035-1571191

Insulin Cannot Induce Adipogenic Differentiation in Primary Cardiac Cultures

2016· article· en· W2342149502 sur OpenAlexaff
Rajendra K. Sharma

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Angiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Disease and Adiposity
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdipogenesisOil Red OInsulinEndocrinologyInternal medicinePopulationLipid dropletGrowth factorMedicineAdipose tissue

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiac tissue contains a heterogeneous population of cardiomyocytes and nonmyocyte population especially fibroblasts. Fibroblast differentiation into adipogenic lineage is important for fat accumulation around the heart which is important in cardiac pathology. The differentiation in fibroblast has been observed both spontaneously and due to increased insulin stimulation. The present study aims to observe the effect of insulin in adipogenic differentiation of cardiac cells present in primary murine cardiomyocyte cultures. Oil Red O (ORO) staining has been used for observing the lipid accumulations formed due to adipogenic differentiation in murine cardiomyocyte cultures. The accumulated lipids were quantified by ORO assay and normalized using protein estimation. The lipid accumulation in cardiac cultures did not increase in presence of insulin. However, addition of other growth factors like insulin-like growth factor 1 and epidermal growth factor promoted adipogenic differentiation even in the presence of insulin and other inhibitory molecules such as vitamins. Lipid accumulation also increased in cells grown in media without insulin after an initial exposure to insulin-containing growth media. The current study adds to the existing knowledge that the insulin by itself cannot induce adipogenic induction in the cardiac cultures. The data have significance in the understanding of cardiovascular health especially in diabetic patients.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,404
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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