NLRP3 inflammasome mediates white adipose tissue browning after burn
Notice bibliographique
Résumé
A hallmark after burn is the stress and inflammatory-induced hypermetabolic response. Recently, we and others found that browning of white adipose tissue (WAT) is a critical component of this complex detrimental response. Although browning and inflammation have been independently delineated to occur after injury, their interaction is currently not well defined. One of the master regulators of inflammation and adipose tissue remodeling after burns is nucleotide-binding and oligomerization domain, leucine rich repeat and pyrin domain containing 3 (NLRP3) inflammasome. The aim of this this study was to determine whether NLRP3 modulates and activates WAT browning after burn. To obtain molecular and mechanistic insights, we used an NLRP3 knockout (NLRP3−/−) murine burn model. We demonstrated that genetic deletion of NLRP3 promoted persistent and augmented browning in adipocytes, evidenced by increased gene expression of peroxisome proliferator-activated receptor γ and CIDEA at 3 days (5.74 vs. 0.29, P < 0.05; 26.0 vs. 0.71, P < 0.05) and uncoupling protein 1 ( UCP1) and PGC1α at 7 days (7,406 vs. 3,894, P < 0.05; 20.6 vs. 2.52, P < 0.01) and enhanced UCP1 staining and multilocularity. Additionally, the main regulator of postburn WAT browning, IL-6, was elevated in the plasma acutely after burn in NLRP3−/− compared with wild-type counterparts (478.9 vs. 67.1 pg/mL, P < 0.05 at 3 days). These results suggest that NLRP3 has antibrowning effects and that blocking NLRP3 increases thermogenesis and augments browning via increased levels of IL-6. Our findings provide insights into targeting innate inflammatory systems for regulation of adaptive thermogenesis, a critical response after burns and other hypermetabolic conditions.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».