MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2918680405 · doi:10.1111/acel.12874

The leptin sensitizer celastrol reduces age‐associated obesity and modulates behavioral rhythms

2019· article· en· W2918680405 sur OpenAlexaff
Karthikeyani Chellappa, Isaac J. Perron, Nirinjini Naidoo, Joseph A. Baur

Notice bibliographique

RevueAging Cell · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNatural Compounds in Disease Treatment
Établissements canadiensCanadian Sleep & Circadian Network
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute on Aging
Mots-clésLeptinCircadian rhythmEndocrinologyCelastrolInternal medicineObesityBiologyWeight lossMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prevalence of obesity increases with age in humans and in rodents. Age-related obesity is characterized by leptin resistance and associated with heightened risk of metabolic disorders. However, the effect of leptin resistance per se has been difficult to disentangle from other effects of aging. Here we demonstrate that celastrol, a natural phytochemical that was previously shown to act as a leptin sensitizer, induces weight loss in aged animals, but not in young controls. Celastrol reduces food intake and lowers fasting glucose without affecting energy expenditure. Unexpectedly, administration of celastrol just before the dark period disrupted circadian rhythms of sleep and activity. This regimen was also associated with loss of lean mass an outcome that would not be desirable in elderly patients. Adjusting the timing of celastrol administration by 12 hr, to the beginning of the light period, avoided interference with circadian rhythms while retaining the reductions in body weight and adiposity. Thus, targeting leptin signaling is an effective strategy to ameliorate age-associated weight gain, and can profoundly impact circadian rhythms.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,249 · 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'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

Citations40
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAging CellMême sujetNatural Compounds in Disease TreatmentTravaux en français237 207