Palmitic acid triggers inflammatory responses in N42 cultured hypothalamic cells partially via ceramide synthesis but not via TLR4
Notice bibliographique
Résumé
A high-fat diet induces hypothalamic inflammation in rodents which, in turn, contributes to the development of obesity by eliciting both insulin and leptin resistance. However, the mechanism by which long-chain saturated fatty acids trigger inflammation is still contentious. To elucidate this mechanism, the effect of fatty acids on the expression of the pro-inflammatory cytokines IL-6 and TNFα was investigated in the mHypoE-N42 hypothalamic cell line (N42). N42 cells were treated with lauric acid (LA) and palmitic acid (PA). PA challenge was carried out in the presence of either a TLR4 inhibitor, a ceramide synthesis inhibitor (L-cycloserine), oleic acid (OA) or eicosapentaenoic acid (EPA). Intracellular ceramide accumulation was quantified using LC-ESI-MS/MS. PA but not LA upregulated IL-6 and TNFα. L-cycloserine, OA and EPA all counteracted PA-induced intracellular ceramide accumulation leading to a downregulation of IL-6 and TNFα. However, a TLR4 inhibitor failed to inhibit PA-induced upregulation of pro-inflammatory cytokines.In conclusion, PA induced the expression of IL-6 and TNFα in N42 neuronal cells independently of TLR4 but, partially, via ceramide synthesis with OA and EPA being anti-inflammatory by decreasing PA-induced intracellular ceramide build-up. Thus, ceramide accumulation represents one on the mechanisms by which PA induces inflammation in neurons.
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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».