Subcutaneous and Visceral Adipose Tissue Secretions from Extremely Obese Men and Women both Acutely Suppress Muscle Insulin Signaling
Notice bibliographique
Résumé
Adipose tissue plays a key role in the development of type-2 diabetes via the secretion of adipokines. The current study investigated if secretion media derived from intact visceral (VAT) and subcutaneous (SAT) adipose tissues from extremely obese men and women differently suppressed insulin signaling in human skeletal myotubes derived from a healthy, non-diabetic male and female donor, respectively. Adipose tissue samples were collected from men and women during laparoscopic bariatric surgery. In general, secretion media collected from both SAT and VAT depots caused impaired insulin signaling in myotubes, independent of sex. In females, this was true regardless of the protein kinase B (Akt) phosphorylation site (Akt Thr308 and Akt Ser473) assessed (p < 0.01). In males, both SAT and VAT secretion media reduced Akt Thr308 activation in insulin-stimulated myotubes compared to controls (p < 0.001); however, only the VAT secretion media impaired Akt Ser473 phosphorylation. Independent of sex, 13 out of 18 detected cytokines, chemokines, and growth factors were more abundant in VAT versus SAT secretion media (p < 0.01). Both SAT and VAT secretion media from obese men and women acutely suppress insulin signaling in myotubes, despite different secretion profiles. We propose that this crosstalk model will help to extend our understanding of the interplay between adipose and muscle, as well as the pathogenesis of type-2 diabetes.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».