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Enregistrement W3155869751 · doi:10.1101/2021.04.12.439566

Adipose mitochondrial metabolism controls body growth by modulating cytokine and insulin signaling

2021· preprint· en· W3155869751 sur OpenAlexafffund
Shrivani Sriskanthadevan-Pirahas, Michael J. Turingan, Joel S. Chahal, Erin Thorson, Savraj Grewal

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research Society
Mots-clésBioenergeticsBiologyAdipose tissueAdipokineReprogrammingMetabolismLipolysisCell biologyInsulinEndocrinologyMitochondrionInternal medicineInsulin resistanceBiochemistryCellMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Animals need to adapt their growth to fluctuations in nutrient availability to ensure proper development and survival. These adaptations often rely on specific nutrient-sensing tissues and their control of whole-body physiology through inter-organ communication. While the signaling mechanisms that underlie this communication are well studied, the contributions of metabolic alterations in the nutrient-sensing tissues are less clear. Here, we show how reprogramming of adipose mitochondrial metabolism controls whole-body growth in Drosophila larvae. We find that dietary nutrients alter fat body mitochondrial morphology to lower their bioenergetic activity, which we see can rewire fat body glucose metabolism. Strikingly, we find that genetic reduction of mitochondrial bioenergetics just in the fat body is sufficient to accelerate body growth and development. These growth effects are caused by inhibition of the fat-derived adipokine, TNFα/Eiger, which leads to enhanced systemic insulin signaling, the main hormonal stimulator of body growth. Our work reveals how reprogramming of mitochondrial metabolism in one nutrient-sensing tissue is able to couple whole body growth to nutrient availability.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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