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Enregistrement W2596818591 · doi:10.1152/japplphysiol.00021.2017

Brown and beige adipose tissues: phenotype and metabolic potential in mice and men

2017· review· en· W2596818591 sur OpenAlexafffund
Kanta Chechi, Wouter D. van Marken Lichtenbelt, Denis Richard

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physiology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAdipose tissueLipolysisWhite adipose tissueThermogenesisBiologyBrown adipose tissuePhenotypeEndocrinologyThermogeninPRDM16Internal medicineMedicineGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the recent rediscovery of brown fat in adult humans, our outlook on adipose tissue biology has undergone a paradigm shift. While we attempt to identify, recruit, and activate classic brown fat stores in humans, identification of beige fat has also raised the possibility of browning our white fat stores. Whether such transformation of human white fat depots can be achieved to enhance the whole body oxidative potential remains to be seen. Evidence to date, however, largely points toward a major oxidative role only for classic brown fat depots, at least in rodents. White fat stores seem to provide the main fuel for sustaining thermogenesis via lipolysis. Interestingly, molecular markers consistent with both classic brown and beige fat identity can be observed in human supraclavicular depot, thereby complicating the discussion on beige fat in humans. Here, we review the recent advances made in our understanding of brown and beige fat in humans and mice. We further provide an overview of their plausible physiological relevance to whole body energy metabolism.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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