Sarcolipin knockout mice fed a high‐fat diet exhibit altered indices of adipose tissue inflammation and remodeling
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate indices of adipose tissue inflammation and remodeling in high-fat diet (HFD) sarcolipin-knockout (SLN(-) (/-) ) mice. SLN regulates muscle-based nonshivering thermogenesis and is up-regulated with HFD. SLN(-) (/-) mice develop greater diet-induced obesity and glucose intolerance. This is accompanied by increases in circulating catecholamines and fatty acids. Catecholamines and fatty acids play a role in the pathology of adipose tissue inflammation. METHODS: Male mice (wild type and SLN(-) (/-) ) were fed a HFD (42% kcal from fat) for 8 weeks. RESULTS: SLN(-) (/-) mice displayed greater obesity and glucose intolerance. This was accompanied by higher circulating epinephrine and nonesterified fatty acids. Epididymal but not inguinal subcutaneous adipose tissue from SLN(-) (/-) mice displayed higher interleukin-6, suppressor of cytokine signaling 3, interleukin-1β, and tumor necrosis factor-α mRNA expression, and this was associated with increased markers of macrophage infiltration (F4/80 expression and crown-like structures) and M1 polarization (higher CD11c expression and CD11c/MGL1). Interestingly, this occurred despite SLN(-) (/-) mice having smaller adipocytes. CONCLUSIONS: In conditions of nutrient excess, SLN(-) (/-) mice display depot-specific increases in indices of adipose tissue inflammation and remodeling. This could be a compensatory response to reductions in muscle-based thermogenesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,000 | 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 ».