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Enregistrement W2961566580 · doi:10.1038/s41598-019-46445-9

High Fat Diet Triggers a Reduction in Body Fat Mass in Female Mice Deficient for Utx demethylase

2019· article· en· W2961566580 sur OpenAlexfundno aff
Kazushige Ota, Akiyoshi Komuro, H. Amano, Akinori Kanai, Kai Ge, Takeshi Ueda, Hitoshi Okada

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyKanazawa UniversityKindai UniversityUniversity Health NetworkSumitomo Foundation
Mots-clésEndocrinologyInternal medicineAdipose tissueAdipocyteDyslipidemiaEstrogenHormoneWhite adipose tissueBiologyLipid metabolismObesityMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity increases the risk of metabolic disorders like diabetes mellitus and dyslipidemia. However, how metabolic status is sensed and regulates cellular behavior is unclear. Utx is an H3K27 demethylase that influences adipocyte function in vitro. To examine its role in vivo, we generated mice lacking Utx in adipocytes (UtxAKO). Although all UtxAKO mice grew normally on a normal chow diet (NCD), female UtxAKO mice on a high fat diet (HFD) showed striking reductions in body fat compared to control mice (Ctrl). Gene expression profiling of adipose tissues of HFD-fed UtxAKO female mice revealed decreased expression of rate-limiting enzymes of triacylglycerol synthesis but increased expression of those of cholesterol/steroid hormone synthesis. Moreover, these animals resisted adiposity induced by ovariectomy and exhibited increased estrogen in visceral adipose tissues. Thus, upon HFD feeding, Utx regulates lipid metabolism in adipose tissues by influencing the local hormonal microenvironment. Conversely, Utx deficiency skews lipid catabolism to enhance cholesterol/steroid hormone production and repress obesity.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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