Reactive Oxygen Species and Oxidative Stress in Obesity—Recent Findings and Empirical Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Objective High levels of reactive oxygen species (ROS) are intricately linked to obesity and associated pathologies, notably insulin resistance and type 2 diabetes. However, ROS are also thought to be important in intracellular signaling, which may paradoxically be required for insulin sensitivity. Many theories have been developed to explain this apparent paradox, which have broadened our understanding of these important small molecules. While many sites for intracellular ROS production have been described, mitochondrial generated ROS remain a major contributor in most cell types. Mitochondrial ROS generation is controlled by a number of factors described in this review. Moreover, these studies have established both a demand for novel sensitive approaches to measure ROS, as well as a need to standardize and review their suitability for different applications. Methods To properly assess levels of ROS and mitochondrial ROS in the development of obesity and its complications, a growing number of tools have been developed. This paper reviews many of the common methods for the investigation of ROS in mitochondria, cell, animal, and human models. Results Available approaches can be generally divided into those that measure ROS‐induced damage (e.g., DNA, lipid, and protein damage); those that measure antioxidant levels and redox ratios; and those that use novel biosensors and probes for a more direct measure of different forms of ROS (e.g., 2′,7′‐di‐chlorofluorescein (DCF), dihydroethidium (DHE) and its mitochondrial targeted form (MitoSOX), Amplex Red, roGFP, HyPer, mt‐cpYFP, ratiometric H2O2 probes, and their derivatives). Moreover, this review provides caveats and strengths for the use of these techniques in different models. Conclusions Advances in these techniques will undoubtedly advance the understanding of ROS in obesity and may help resolve unanswered questions in the field.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».