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Enregistrement W2501502868 · doi:10.1002/oby.21592

Prorenin/renin receptor blockade promotes a healthy fat distribution in obese mice

2016· article· en· W2501502868 sur OpenAlexafffund
Paul Tan, Carolane Blais, Thi M.‐D. Nguyen, Peter W. Schiller, Jolanta Gutkowska, Julie L. Lavoie

Notice bibliographique

RevueObesity · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenin-Angiotensin System Studies
Établissements canadiensMontreal Clinical Research InstituteUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBlockadeEndocrinologyMedicineInternal medicineRenin–angiotensin systemObesityBody fat distributionDistribution (mathematics)ReceptorPlasma renin activityBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Administration of the handle region peptide (HRP), a (pro)renin receptor blocker, decreases body weight gain and visceral adipose tissue (VAT) in high-fat/high-carbohydrate (HF/HC) diet-fed mice. The objective of this study was to elucidate potential mechanisms implicated in these observations. METHODS: Mice were given a normal or a HF/HC diet along with saline or HRP for 10 weeks. RESULTS: In HF/HC-fed mice, HRP increased the expression of several enzymes implicated in lipogenesis and lipolysis in subcutaneous fat (SCF) while the expression of the enzyme implicated in the last step of lipogenesis decreased in VAT. A reduction was also observed in circulating free fatty acids in these animals which was accompanied by normalized adipocyte size in VAT and increased adipocyte size in SCF. ''Beiging'' is the evolution of a white adipose tissue toward a brown-like phenotype characterized by an increased mitochondrial density and small lipid droplets. HRP increased the expression of' "beiging" markers in SCF of HF/HC diet-fed mice. CONCLUSIONS: HRP treatment may favor healthy fat storage in SCF by activating a triglyceride/free fatty acid cycling and "beiging," which could explain the body weight and fat mass reduction.

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)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,625

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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