Chronic AMPK activation via loss of FLCN induces functional beige adipose tissue through PGC-1α/ERRα
Notice bibliographique
Résumé
The tumor suppressor folliculin (FLCN) forms a repressor complex with AMP-activated protein kinase (AMPK). Given that AMPK is a master regulator of cellular energy homeostasis, we generated an adipose-specific Flcn (Adipoq-FLCN) knockout mouse model to investigate the role of FLCN in energy metabolism. We show that loss of FLCN results in a complete metabolic reprogramming of adipose tissues, resulting in enhanced oxidative metabolism. Adipoq-FLCN knockout mice exhibit increased energy expenditure and are protected from high-fat diet (HFD)-induced obesity. Importantly, FLCN ablation leads to chronic hyperactivation of AMPK, which in turns induces and activates two key transcriptional regulators of cellular metabolism, proliferator-activated receptor γ (PPARγ) coactivator-1α (PGC-1α) and estrogen-related receptor α (ERRα). Together, the AMPK/PGC-1α/ERRα molecular axis positively modulates the expression of metabolic genes to promote mitochondrial biogenesis and activity. In addition, mitochondrial uncoupling proteins as well as other markers of brown fat are up-regulated in both white and brown FLCN-null adipose tissues, underlying the increased resistance of Adipoq-FLCN knockout mice to cold exposure. These findings identify a key role of FLCN as a negative regulator of mitochondrial function and identify a novel molecular pathway involved in the browning of white adipocytes and the activity of brown fat.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».