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Enregistrement W2886962234 · doi:10.1530/joe-18-0173

Adipocyte HDAC4 activation leads to beige adipocyte expansion and reduced adiposity

2018· article· en· W2886962234 sur OpenAlexfundno aff
Esther Paulo, Dongmei Wu, Peter Hecker, Yun Zhang, Biao Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Endocrinology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, San FranciscoNational Institutes of HealthMcGill UniversityNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesLarry L. Hillblom Foundation
Mots-clésAdipocyteInternal medicineEndocrinologyHDAC4White adipose tissueAdipose tissueBiologyMedicineHistone deacetylaseBiochemistryHistone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous studies have suggested that beige adipocyte abundance is correlated with improved metabolic performance, but direct evidence showing that beige adipocyte expansion protects animals from the development of obesity is missing. Previously, we have described that the liver kinase b1 (LKB1) regulates beige adipocyte renaissance in subcutaneous inguinal white adipose tissue (iWAT) through a class IIa histone deacetylase 4 (HDAC4)-dependent mechanism. This study investigates the physiological impact of persistent beige adipocyte renaissance in energy homeostasis in mice. Here we present that the transgenic mice H4-TG, overexpressing constitutively active HDAC4 in adipocytes, showed beige adipocyte expansion in iWAT at room temperature. H4-TG mice exhibited increased energy expenditure due to beige adipocyte expansion. They also exhibited reduced adiposity under both normal chow and high-fat diet (HFD) feeding conditions. Specific ablation of beige adipocytes reversed the protection against HFD-induced obesity in H4-TG mice. Taken together, our results directly demonstrate that beige adipocyte expansion regulates adiposity in mice and targeting beige adipocyte renaissance may present a novel strategy to tackle obesity in humans.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,585

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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