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Enregistrement W2344838470 · doi:10.1371/journal.pone.0154119

Skeletal Muscle Insulin Resistance and Absence of Inflammation Characterize Insulin-Resistant Grade I Obese Women

2016· article· en· W2344838470 sur OpenAlexaff
Cacylde Amouzou, Cyril Breuker, Odile Fabre, Annick Bourret, Karen Lambert, Olivier Birot, Christine Fédou, Anne‐Marie Dupuy, Jean‐Paul Cristol, Thibault Sutra, Nicolas Molinari, Laurent Maı̈moun, Denis Mariano‐Goulart, Florence Galtier, A. Avignon, Françoise Stanke‐Labesque, Jacques Mercier, Ariane Sultan, Catherine Bisbal

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesMinistère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche
Mots-clésInsulin resistanceInternal medicineAdipose tissueEndocrinologyInflammationMedicineInsulinSystemic inflammationSkeletal muscleInsulin receptorProtein kinase BHomeostatic model assessmentBiologyPhosphorylation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Obesity is associated with insulin-resistance (IR), the key feature of type 2 diabetes. Although chronic low-grade inflammation has been identified as a central effector of IR development, it has never been investigated simultaneously at systemic level and locally in skeletal muscle and adipose tissue in obese humans characterized for their insulin sensitivity. OBJECTIVES: We compared metabolic parameters and inflammation at systemic and tissue levels in normal-weight and obese subjects with different insulin sensitivity to better understand the mechanisms involved in IR development. METHODS: 30 post-menopausal women were classified as normal-weight insulin-sensitive (controls, CT) and obese (grade I) insulin-sensitive (OIS) or insulin-resistant (OIR) according to their body mass index and homeostasis model assessment of IR index. They underwent a hyperinsulinemic-euglycemic clamp, blood sampling, skeletal muscle and subcutaneous adipose tissue biopsies, an activity questionnaire and a self-administrated dietary recall. We analyzed insulin sensitivity, inflammation and IR-related parameters at the systemic level. In tissues, insulin response was assessed by P-Akt/Akt expression and inflammation by macrophage infiltration as well as cytokines and IκBα expression. RESULTS: Systemic levels of lipids, adipokines, inflammatory cytokines, and lipopolysaccharides were equivalent between OIS and OIR subjects. In subcutaneous adipose tissue, the number of anti-inflammatory macrophages was higher in OIR than in CT and OIS and was associated with higher IL-6 level. Insulin induced Akt phosphorylation to the same extent in CT, OIS and OIR. In skeletal muscle, we could not detect any inflammation even though IκBα expression was lower in OIR compared to CT. However, while P-Akt/Akt level increased following insulin stimulation in CT and OIS, it remained unchanged in OIR. CONCLUSION: Our results show that systemic IR occurs without any change in systemic and tissues inflammation. We identified a muscle defect in insulin response as an early mechanism of IR development in grade I obese post-menopausal women.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations33
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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