Blocking Lipid Uptake Pathways Does not Prevent Toxicity in Adipose Triglyceride Lipase (ATGL) Deficiency
Notice bibliographique
Résumé
Lipid accumulation in nonadipose tissues can cause lipotoxicity, leading to cell death and severe organ dysfunction. Adipose triglyceride lipase (ATGL) deficiency causes human neutral lipid storage disease and leads to cardiomyopathy; ATGL deficiency has no current treatment. One possible approach to alleviate this disorder has been to alter the diet and reduce the supply of dietary lipids and, hence, myocardial lipid uptake. However, in this study, when we supplied cardiac Atgl KO mice a low- or high-fat diet, we found that heart lipid accumulation, heart dysfunction, and death were not altered. We next deleted lipid uptake pathways in the ATGL-deficient mice through the generation of double KO mice also deficient in either cardiac lipoprotein lipase or cluster of differentiation 36, which is involved in an lipoprotein lipase-independent pathway for FA uptake in the heart. We show that neither deletion ameliorated ATGL-deficient heart dysfunction. Similarly, we determined that non-lipid-containing media did not prevent lipid accumulation by cultured myocytes; rather, the cells switched to increased de novo FA synthesis. Thus, we conclude that pathological storage of lipids in ATGL deficiency cannot be corrected by reducing heart lipid 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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».