The Soy Peptide Phe–Leu–Val Reduces TNFα-Induced Inflammatory Response and Insulin Resistance in Adipocytes
Notice bibliographique
Résumé
Obesity-induced adipose inflammation plays a crucial role in the development of obesity-induced metabolic disorders such as insulin resistance and type 2 diabetes. In the presence of obesity, hypertrophic adipocytes release inflammatory mediators, including tumor necrosis factor-alpha (TNFα) and monocyte chemoattractant protein-1 (MCP-1), which enhance the recruitment and activation of macrophages, and in turn augment adipose inflammation. We demonstrate that the soy peptide Phe-Leu-Val (FLV) reduces inflammatory responses and insulin resistance in mature adipocytes. Specifically, the soy peptide FLV inhibits the release of inflammatory cytokines (TNFα, MCP-1, and IL-6) from both TNFα-stimulated adipocytes and cocultured adipocytes/macrophages. This inhibition is mediated by the inactivation of the inflammatory signaling molecules c-Jun N-terminal kinase (JNK) and IκB kinase (IKK), and the downregulation of IκBα in the adipocytes. In addition, soy peptide FLV enhances insulin responsiveness and increases glucose uptake in adipocytes. More importantly, we, for the first time, found that adipocytes express peptide transporter 2 (PepT2) protein, and the beneficial action of the soy peptide FLV was disrupted by the peptide transporter inhibitor GlySar. These findings suggest that soy peptide FLV is transported into adipocytes by PepT2 and then downregulates TNFα-induced inflammatory signaling, thereby increasing insulin responsiveness in the cells. The soy peptide FLV, therefore, has the potential to prevent obesity-induced adipose inflammation and insulin 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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».