Obesity as a Neuroendocrine Reprogramming
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Obesity represents a health problem resulting from a broken balance between energy intake and energy expenditure leading to excess fat accumulation. Elucidating molecular and cellular pathways beyond the establishment of obesity remains the main challenge facing the progress in understanding obesity and developing its treatment. Within this context, this opinion presents obesity as a reprogrammer of selected neurological and endocrine patterns in order to adapt to the new metabolic imbalance represented by obesity status. Indeed, during obesity development, the energy balance is shifted towards increased energy storage, mainly but not only, in adipose tissues. These new metabolic patterns that obesity represents require changes at different cellular and metabolic levels under the control of the neuroendocrine systems through different regulatory signals. Therefore, there are neuroendocrine changes involving diverse mechanisms, such as neuroplasticity and hormonal sensitivity, and, thus, the modifications in the neuroendocrine systems in terms of metabolic functions fit with the changes accompanying the obesity-induced metabolic phenotype. Such endocrine reprogramming can explain why it is challenging to lose weight once obesity is established, because it would mean to go against new endogenous metabolic references resulting from a new "setting" of energy metabolism-related neuroendocrine regulation. Investigating the concepts surrounding the classification of obesity as a neuroendocrine reprogrammer could optimize our understanding of the underlying mechanisms and, importantly, reveal some of the mysteries surrounding the molecular pathogenesis of obesity, as well as focusing the pharmacological search for antiobesity therapies on both neurobiology synaptic plasticity and hormonal interaction sensitivity.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 découle