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Enregistrement W3175233047 · doi:10.1096/fasebj.2018.32.1_supplement.lb387

Ghrelin Blunts Adrenergic‐Stimulated Lipolysis in Subcutaneous and Visceral Adipose Tissue Ex Vivo, but not In Vivo

2018· article· en· W3175233047 sur OpenAlexafffund
Daniel T. Cervone, David J. Dyck

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueRegulation of Appetite and Obesity
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLipolysisGhrelinAdipose tissueEndocrinologyInternal medicineEx vivoWhite adipose tissueIn vivoHormoneAdrenergicChemistryBiologyMedicineReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Ghrelin is an appetite and growth hormone (GH) ‐stimulating gastric hormone. Ghrelin rises preprandially and immediately declines to baseline after meal consumption. Therefore, it is important to elucidate any potential role that ghrelin may have in mediating substrate metabolism surrounding entrained meal time. There is evidence to suggest that ghrelin may inhibit the adrenergic stimulation of lipolysis in isolated adipocytes, which would seem intuitive if we consider ghrelin as a meal‐priming signal, as there is unlikely to be a requirement to spare blood glucose following a meal. However, upon administration of ghrelin in humans, there are marked increases in local adipose and skeletal muscle rates of glycerol appearance, indicative of increased lipolysis. In vivo findings, though, are confounded by a secondary increase in GH, which may be lipolytic. Previously, using an ex vivo (adipose tissue organ culture) model, we have shown that both acylated (AG) and unacylated (UnAG) ghrelin blunt adrenergic (CL 316 243) stimulated lipolysis, with a corresponding reduction in the activation of hormone‐sensitive lipase (HSL). Our current experimental model is aimed at elucidating whether or not this newly found, direct role for ghrelin in mediating adipose tissue lipolysis can be replicated in vivo. Methods To date, subcutaneous iWAT and visceral RP adipose tissue depots have been harvested from healthy, male Sprague‐Dawley rats for the assessment of glycerol release following injection with either saline, CL (1mg/kg), CL + AG and CL + UnAG (50μg/kg). In vivo tissue and blood collection was done 30min following IP injection. Western blots were used to quantify the activation of markers associated with lipolysis. qPCR will be undertaken to assess markers of fatty acid storage (eg. fatty acid synthase). ELISA will be used to quantify GH, insulin and glucagon as potential circulating confounders. Results Ex vivo, AG and UnAG blunted CL‐stimulated lipolysis, but did not independently affect glycerol release or lipolytic signalling proteins (p>0.05) and were not pursued further with in vivo injection studies. When compared to saline (0.36 ± 0.06 mM), CL injection markedly increased the rates of glycerol release (0.77 ± 0.07 mM; p<0.05). There was no effect of co‐administration of CL with ghrelin isoforms on the CL‐mediated increase in glycerol release (AG: 0.77 ± 0.04; UnAG: 0.79 ± 0.04 mM). These outcomes were mirrored by signalling proteins, in that HSL (Serine 563/660 ) activation was significantly elevated with CL (iWAT: 2.80 ± 0.43; RP: 4.69 ± 1.23) compared to saline injection (iWAT: 0.78 ± 0.23; RP: 2.13 ± 1.03) and unchanged with the co‐injection ghrelin (iWAT ‐ CL+AG: 2.61 ± 0.54, CL+UnAG: 2.39 ± 0.22; RP – CL+AG: 6.83 ± 1.89, CL+UnAG: 11.66 ± 2.93). Conclusions We extend on previous findings and show that ghrelin directly inhibits adrenergic‐stimulated lipolysis in subcutaneous and visceral adipose depots. However, in the living animal, these actions appear to be confounded by other factors. Transcriptional markers of lipid storage will be used to elucidate whether ghrelin is also acting directly as a storage signal, beyond its inhibition of fatty acid mobilization. These experiments will be seminal in contributing to the interpretation of AG and UnAG's effects in adipose tissue lipid metabolism. Support or Funding Information Funded by NSERC This abstract is from the Experimental Biology 2018 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,242 · 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'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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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