Arotinolol is a weak partial agonist on β<sub>3</sub>-adrenergic receptors in brown adipocytes
Notice bibliographique
Résumé
Arotinolol, a clinically used α/β-adrenergic blocker, has been demonstrated to be an anti-obesity agent. The anti-obesity effect of arotinolol was suggested to be the result of direct activation of thermogenesis in brown-fat cells. We tested the ability of arotinolol to stimulate thermogenesis (oxygen consumption) in isolated brown-fat cells and in intact animals. Arotinolol stimulated thermogenesis in brown-fat cells isolated from mouse and hamster. A relatively low sensitivity to the β-adrenergic antagonist propranolol (pKB[Formula: see text] 6) indicated that arotinolol interacted with the β3-adrenergic receptor. On the β3-receptor, arotinolol was a very weak (EC50[Formula: see text] 20 µM) and only partial ([Formula: see text]50 %) agonist, but arotinolol also demonstrated the properties of being a β3-receptor antagonist with a pKBof 5.7. In intact animals, only the antagonistic action of arotinolol could be observed. Because arotinolol is only a very weak and partial agonist on the β3-receptors, direct stimulation of thermogenesis in brown adipose tissue is unlikely to be sufficient to cause significant weight loss. It may be necessary to invoke additional pathways to explain the anti-obesity effects of chronic treatment with arotinolol.Key words: arotinolol, β3-adrenergic receptor, brown adipose tissue, thermogenesis, mouse, hamster, rat.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».