AMPK activation by SC4 inhibits noradrenaline-induced lipolysis and insulin-stimulated lipogenesis in white adipose tissue
Notice bibliographique
Résumé
The effects of small-molecule AMP-activated protein kinase (AMPK) activators in rat epididymal adipocytes were compared. SC4 was the most effective and submaximal doses of SC4 and 5-amino-4-imidazolecarboxamide (AICA) riboside were combined to study the effects of AMPK activation in white adipose tissue (WAT). Incubation of rat adipocytes with SC4 + AICA riboside inhibited noradrenaline-induced lipolysis and decreased hormone-sensitive lipase (HSL) Ser563 phosphorylation, without affecting HSL Ser565 phosphorylation. Preincubation of fat pads from wild-type (WT) mice with SC4 + AICA riboside inhibited insulin-stimulated lipogenesis from glucose or acetate and these effects were lost in AMPKα1 knockout (KO) mice, indicating AMPKα1 dependency. Moreover, in fat pads from acetyl-CoA carboxylase (ACC)1/2 S79A/S212A double knockin versus WT mice, the effect of SC4 + AICA riboside to inhibit insulin-stimulated lipogenesis from acetate was lost, pinpointing ACC as the main AMPK target. Treatment with SC4 + AICA riboside decreased insulin-stimulated glucose uptake, an effect that was still observed in fat pads from AMPKα1 KO versus WT mice, suggesting the effect was partly AMPKα1-independent. SC4 + AICA riboside treatment had no effect on the insulin-induced increase in palmitate esterification nor on sn-glycerol-3-phosphate-O-acyltransferase activity. Therefore in WAT, AMPK activation inhibits noradrenaline-induced lipolysis and suppresses insulin-stimulated lipogenesis primarily by inactivating ACC and by inhibiting glucose uptake.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».