Lipid Droplets as Regulators of Metabolism and Immunity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A hallmark of sterile and nonsterile inflammation is the increased accumulation of cytoplasmic lipid droplets (LDs) in non-adipose cells. LDs are ubiquitous organelles specialized in neutral lipid storage and hydrolysis. Originating in the ER, LDs are comprised of a core of neutral lipids (cholesterol esters, triglycerides) surrounded by a phospholipid monolayer and several LD-associated proteins. The perilipin (PLIN1-5) family are the most abundant structural proteins present on the surface of LDs. While PLIN1 is primarily expressed in adipocytes, PLIN2 and PLIN3 are ubiquitously expressed. LDs also acquire a host of enzymes and proteins that regulate LD metabolism. Amongst these are neutral lipases and selective lipophagy factors that promote hydrolysis of LD-associated neutral lipid. In addition, LDs physically associate with other organelles such as mitochondria through inter-organelle membrane contact sites that facilitate lipid transport. Beyond serving as a source of energy storage, LDs participate in inflammatory and infectious diseases, regulating both innate and adaptive host immune responses. Here, we review recent studies on the role of LDs in the regulation of immunometabolism.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».