Alpha-linolenic acid and linoleic acid differentially regulate the skeletal muscle secretome of obese Zucker rats
Notice bibliographique
Résumé
Evidence shows that proteins secreted from skeletal muscle influence a broad range of metabolic signaling pathways. We previously reported that essential polyunsaturated fatty acids (PUFA) improved whole-body glucose homeostasis in obese Zucker rats; however, the mechanisms underlying these benefits remain enigmatic. While PUFA and obesity influence skeletal muscle function, their effects on the secretome are unknown. The aim of this work was to determine if improvements in whole-body glucose homeostasis in obese Zucker rats fed diets supplemented with either linoleic acid (LA) or alpha-linolenic acid (ALA) for 12 wk are related to changes in the skeletal muscle secretome. Secreted proteins were identified with a predictive bioinformatic analysis of microarray gene expression from red tibialis anterior skeletal muscle. Approximately 130 genes were differentially expressed (false discovery rate = 0.05) in obese rats compared with lean controls. The expression of 15 genes encoding secreted proteins was differentially regulated in obese controls, obese LA-supplemented, and obese ALA-supplemented rats compared with lean controls. Five secreted proteins ( Col3a1, Col15a1, Pdgfd, Lyz2, and Angptl4) were differentially regulated by LA and ALA. Most notably, ALA supplementation reduced Angptl4 gene expression compared with obese control and obese-LA supplemented rats and reduced circulating ANGPTL4 serum concentrations. ALA also influenced Angptl4 gene expression and ANGPTL4 secretion from differentiated rat L6 myotubes. Altogether, the present data indicate that obesity has a greater global impact on skeletal muscle gene expression than either essential PUFA; however, LA and ALA may exert their metabolic benefits in part by regulating the skeletal muscle secretome.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».