Trefoil Factor Family Member 2: From a High-Fat-Induced Gene to a Potential Obesity Therapy Target
Notice bibliographique
Résumé
Obesity has its epidemiological patterns continuously increasing. With controlling both diet and exercise being the main approaches to manage the energy metabolism balance, a high-fat (HF) diet is of particular importance. Indeed, lipids have a low satiety potential but a high caloric density. Thus, focusing on pharmacologically targetable pathways remains an approach with promising therapeutic potential. Within this context, trefoil factor family member 2 (Tff2) has been characterized as specifically induced by HF diet rather than low-fat diet. TFF2 has also been linked to diverse neurological mechanisms and metabolic patterns suggesting its role in energy balance. The hypothesis is that TFF2 would be a HF diet-induced signal that regulates metabolism with a focus on lipids. Within this review, we put the spotlight on key findings highlighting this line of thought. Importantly, the hypothetical mechanisms pointed highlight TFF2 as an important contributor to obesity development via increasing lipids intestinal absorption and anabolism. Therefore, an outlook for future experimental activities and evaluation of the therapeutic potential of TFF2 inhibition is given. Indeed, its knockdown or downregulation would contribute to an antiobesity phenotype. We believe this work represents an addition to our understanding of the lipidic molecular implications in obesity, which will contribute to develop therapies aiming to manage the lipidic metabolic pathways including the absorption, storage and metabolism via targeting TFF2-related pathways. We briefly discuss important relevant concepts for both basic and clinical researchers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».