MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3105987290 · doi:10.1002/oby.23039

Sex Affects Regional Variations in Subcutaneous Adipose Tissue T Cells but not Macrophages in Adults with Obesity

2020· article· en· W3105987290 sur OpenAlexafffund
Jessica Murphy, Kerri Z. Delaney, Vi Dam, Bjorn T. Tam, Natalie Khor, Michael A. Tsoukas, José A. Morais, Sylvia Santosa

Notice bibliographique

RevueObesity · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensMontreal General HospitalMcGill UniversityRoyal Victoria HospitalConcordia UniversityHôpital du Sacré-Cœur de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésAdipose tissueSubcutaneous adipose tissueObesitySubcutaneous fatMedicineInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The inflammatory environment in lower-body subcutaneous adipose tissue (SAT) has been largely unexplored. This study aimed to examine the effects of region (upper body vs. lower body) and sex on SAT immune cell profiles in young adults with obesity. METHODS: ) with obesity via needle aspiration. Flow cytometry was used to quantify macrophage (CD68+) and T-cell (CD3+) subpopulations in the stromovascular fraction of each SAT region. RESULTS: Females had a greater proportion of most T-cell types (CD3+CD4+CD45RA+, CD3+CD4+CD45RA-, and CD3+CD8+CD45RA+) in FEM compared with AB SAT, while males had similar proportions in both regions. Regardless of sex, the M1-like macrophage population (CD68+CD206-) was proportionally higher in AB SAT than in FEM SAT. CONCLUSIONS: Results showed that T-cell populations vary by SAT region in females but not males. Both sexes, however, have proportionately more proinflammatory macrophages in upper-body than in lower-body SAT. It remains to be seen how these unique immune cell profiles in males and females with obesity contribute to adipose tissue inflammation and metabolic disease risk.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,791

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueObesityMême sujetAdipokines, Inflammation, and Metabolic DiseasesTravaux en français237 207