Thermal Stress Induces Long-Term Remodeling of Adipose Tissue and Is Associated with Systemic Dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Severe burns are characterized by the magnitude and duration of the hypermetabolic response thereafter, and demarcated by the loss of lean body mass and catabolism of fat stores. The aim of the present study was to delineate the temporal and location-specific physiological changes to adipose depots and downstream consequences post-burn in a murine model of thermal injury. C57BL/6 mice were subjected to a 30% total body surface area burn and body mass, food intake, and tissue mass were monitored for various time points up until 60 days postinjury. Mitochondrial respirometry was performed using a Seahorse XF96 analyzer. Lipolytic markers and browning markers were analyzed via Western blotting and histology. A severe burn results in a futile cycle of lipolysis and white adipose tissue (WAT) browning, the sequelae of which include fat catabolism, hepatomegaly, and loss of body mass despite increased food intake. A dynamic remodeling of epididymal WAT was observed with acute and chronic increases in lipolysis. Moreover, we demonstrate that pathological browning of inguinal WAT persists up to 60 days post-burn, highlighting the magnitude of the β-adrenergic response to thermal injury. Our data suggests that adipose depots have a heterogeneous response to burns and that therapeutic interventions targeting these physiological changes can improve outcomes. These data may also have implications for treating catabolic conditions such as cancer cachexia as well as developing treatments for obesity and type II diabetes.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».