GIPR Is Predominantly Localized to Nonadipocyte Cell Types Within White Adipose Tissue
Notice bibliographique
Résumé
The incretin hormone glucose-dependent insulinotropic polypeptide (GIP) augments glucose-dependent insulin secretion through its receptor expressed on islet β-cells. GIP also acts on adipose tissue; yet paradoxically, both enhanced and reduced GIP receptor (GIPR) signaling reduce adipose tissue mass and attenuate weight gain in response to nutrient excess. Moreover, the precise cellular localization of GIPR expression within white adipose tissue (WAT) remains uncertain. We used mouse genetics to target Gipr expression within adipocytes. Surprisingly, targeting Cre expression to adipocytes using the adiponectin (Adipoq) promoter did not produce meaningful reduction of WAT Gipr expression in Adipoq-Cre:Giprflx/flx mice. In contrast, adenoviral expression of Cre under the control of the cytomegalovirus promoter, or transgenic expression of Cre using nonadipocyte-selective promoters (Ap2/Fabp4 and Ubc) markedly attenuated WAT Gipr expression. Analysis of single-nucleus RNA-sequencing, adipose tissue data sets localized Gipr/GIPR expression predominantly to pericytes and mesothelial cells rather than to adipocytes. Together, these observations reveal that adipocytes are not the major GIPR+ cell type within WAT-findings with mechanistic implications for understanding how GIP and GIP-based co-agonists control adipose tissue biology.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».