Adipose tissue–specific ablation of Ces1d causes metabolic dysregulation in mice
Notice bibliographique
Résumé
Carboxylesterase 1d (Ces1d) is a crucial enzyme with a wide range of activities in multiple tissues. It has been reported to localize predominantly in ER. Here, we found that Ces1d levels are significantly increased in obese patients with type 2 diabetes. Intriguingly, a high level of Ces1d translocates onto lipid droplets where it digests the lipids to produce a unique set of fatty acids. We further revealed that adipose tissue-specific Ces1d knock-out (FKO) mice gained more body weight with increased fat mass during a high fat-diet challenge. The FKO mice exhibited impaired glucose and lipid metabolism and developed exacerbated liver steatosis. Mechanistically, deficiency of Ces1d induced abnormally large lipid droplet deposition in the adipocytes, causing ectopic accumulation of triglycerides in other peripheral tissues. Furthermore, loss of Ces1d diminished the circulating free fatty acids serving as signaling molecules to trigger the epigenetic regulations of energy metabolism via lipid-sensing transcriptional factors, such as HNF4α. The metabolic disorders induced an unhealthy microenvironment in the metabolically active tissues, ultimately leading to systemic insulin resistance.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; 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 ».