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Enregistrement W3035255893 · doi:10.2337/db20-44-or

44-OR: PAR2-Regulated MIF Secretion from Non-Immune Cells in Adipose Tissue Is a Key Mechanism Involved in the Development of Metabolic Dysfunction

2020· article· en· W3035255893 sur OpenAlexaff
YIHENG HUANG, Liujun Chen, Yadan Qi, Dake Qi

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMacrophage Migration Inhibitory Factor
Établissements canadiensManitoba Beekeepers' Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdipose tissueAutocrine signallingParacrine signallingEndocrinologyInternal medicineSecretionImmune systemBiologyAdipocyteCytokineAdipose tissue macrophagesMacrophage migration inhibitory factorReceptorMedicineImmunologyWhite adipose tissue

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Macrophage migration inhibitory factor (MIF) is a cytokine that is increased in obesity and contributes to metabolic dysfunction. Our present study describes a novel mechanism by which fatty acids activate non-immune cells to increase MIF secretion in adipose tissue, initiating cross-talk between preadipocytes and adipocytes. High fatty acids specifically induce protease-activated receptor 2 (PAR2) activation in preadipocytes, which downregulates pref-1 expression and release. Preadipocyte factor 1 (Pref-1) has an autocrine-paracrine action to inhibit the release of MIF from both preadipocytes and adipocytes. Thus, the loss of Pref-1 secretion during high fat feeding is responsible in part for both increased MIF secretion in adipose tissue and the rise in plasma MIF levels that ensues. The physiological consequences are most evident in adipose tissue. Genetic deletion of Par2 confirms the importance of this mechanism in mice, protecting against high fat diet-induced metabolic dysfunction. Importantly, this novel mechanism is also operative in adipose tissue from obese human subjects. These results provide the scientific rationale to consider whether strategies to either block Par2 expression or augment Pref-1 secretion might improve metabolic health in obesity or type 2 diabetes. Disclosure Y. Huang: None. L. Chen: None. Y. Qi: None. D. Qi: None.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,199 · 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.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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