Faculty Opinions recommendation of HSP72 protects against obesity-induced insulin resistance.
Notice bibliographique
Résumé
Patients with type 2 diabetes have reduced gene expression of heat shock protein (HSP) 72, which correlates with reduced insulin sensitivity. Heat therapy, which activates HSP72, improves clinical parameters in these patients. Activation of several inflammatory signaling proteins such as c-jun amino terminal kinase (JNK), inhibitor of kappaB kinase, and tumor necrosis factor-alpha, can induce insulin resistance, but HSP 72 can block the induction of these molecules in vitro. Accordingly, we examined whether activation of HSP72 can protect against the development of insulin resistance. First, we show that obese, insulin resistant humans have reduced HSP72 protein expression and increased JNK phosphorylation in skeletal muscle. We next used heat shock therapy, transgenic overexpression, and pharmacologic means to overexpress HSP72 either specifically in skeletal muscle or globally in mice. Herein, we show that regardless of the means used to achieve an elevation in HSP72 protein, protection against diet- or obesity-induced hyperglycemia, hyperinsulinemia, glucose intolerance, and insulin resistance was observed. This protection was tightly associated with the prevention of JNK phosphorylation. These findings identify an essential role for HSP72 in blocking inflammation and preventing insulin resistance in the context of genetic obesity or high-fat feeding. PMID: 18223156 Funding information This work was supported by: NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: DK60484 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: DK73227 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: R21 DK073227 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: K01 DK060484
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,626 | 0,471 |
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 ».