Erratum to: Bioactive terpenoids and flavonoids from Daucus littoralis Smith subsp. hyrcanicus Rech.f, an endemic species of Iran
Notice bibliographique
Résumé
Adipose tissue is a primary site of obesity-induced inflammation, which has been emerging as an important contributor to obesity associated disorders.The factors influencing adipose tissue-induced inflammation and the resulting pathophysiological events remain poorly understood.However, dietary fiber consumptions appear to be protective.Short-chain fatty acids such as propionic acid (PA) are the principal products of the dietary fiber fermentation by microbiota.Therefore, we aim to investigate the influence of PA on inflammation, lipogenesis and glucose uptake markers from human subcutaneous adipose tissue (SAT).We showed that the treatment of SATwith PA resulted in a significant downregulation of inflammatory parameters (e.g.TNF-α and IP-10) and macrophage markers (e.g.CD163 and MMP-9).The expression levels of PA receptors (i.e.G protein coupled receptor-41 and -43) in human primary adipocytes were very low in comparison with SATand macrophages.Upon PA treatment, no anti-inflammatory effect was observed in human adipocytes.PA significantly upregulated the expression of lipoprotein lipase (LPL), sterol regulatory-element-binding protein-1c (SREBP-1c) and glucose transporter 4 (GLUT-4), which are associated with lipogenesis and glucose uptake.We also showed that the observed anti-inflammatory effects of PA on SATwere partly mediated by Gi/o protein coupled receptor.Our data suggests that PA anti-inflammatory effects on SATare mediated partly via Gi/o proteins, leading to the improved expression of factors associated with lipogenesis and glucose uptake.These responses appeared to be not mediated by adipocytes; but most probably by macrophages.The current study provides new knowledge, which can be used as a potential new avenue for drug development in preventing obesityrelated inflammation and metabolic disorders in future.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».