The S100B Protein and Partners in Adipocyte Response to Cold Stress and Adaptive Thermogenesis: Facts, Hypotheses, and Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
In mammals, adipose tissue is an active secretory tissue that responds to mild hypothermia and as such is a genuine model to study molecular and cellular adaptive responses to cold-stress. A recent study identified a mammal-specific protein of the endoplasmic reticulum that is strongly induced in the inguinal subcutaneous white adipocyte upon exposure to cold, calsyntenin 3β (CLSTN3β). CLSTN3β regulates sympathetic innervation of thermogenic adipocytes and contributes to adaptive non-shivering thermogenesis. The calcium- and zinc-binding S100B is a downstream effector in the CLSTN3β pathways. We review, here, the literature on the transcriptional regulation of the S100b gene in adipocyte cells. We also rationalize the interactions of the S100B protein with its recognized or hypothesized intracellular (p53, ATAD3A, CYP2E1, AHNAK) and extracellular (Receptor for Advanced Glycation End products (RAGE), RPTPσ) target proteins in the context of adipocyte differentiation and adaptive thermogenesis. We highlight a chaperon-associated function for the intracellular S100B and point to functional synergies between the different intracellular S100B target proteins. A model of non-classical S100B secretion involving AHNAK/S100A10/annexin2-dependent exocytosis by the mean of exosomes is also proposed. Implications for related areas of research are noted and suggestions for future research are offered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».