Low-dose lithium supplementation promotes adipose tissue browning and sarco(endo)plasmic reticulum Ca2+ ATPase uncoupling in muscle
Notice bibliographique
Résumé
-ATPase (SERCA) uncoupling in skeletal muscle and mitochondrial uncoupling via uncoupling protein 1 (UCP1) in brown/beige adipose tissue are two mechanisms implicated in energy expenditure. Here, we investigated the effects of glycogen synthase kinase 3 (GSK3) inhibition via lithium chloride (LiCl) treatment on SERCA uncoupling in skeletal muscle and UCP1 expression in adipose. C2C12 and 3T3-L1 cells treated with LiCl had increased SERCA uncoupling and UCP1 protein levels, respectively, ultimately raising cellular respiration; however, this was only observed when LiCl treatment occurred throughout differentiation. In vivo, LiCl treatment (10 mg/kg/day) increased food intake in chow-fed diet and high-fat diet (HFD; 60% kcal)-fed male mice without increasing body mass-a result attributed to elevated daily energy expenditure. In soleus muscle, we determined that LiCl treatment promoted SERCA uncoupling via increased expression of SERCA uncouplers, sarcolipin and/or neuronatin, under chow-fed and HFD-fed conditions. We attribute these effects to the GSK3 inhibition observed with LiCl treatment as partial muscle-specific GSK3 knockdown produced similar effects. In adipose, LiCl treatment inhibited GSK3 in inguinal white adipose tissue (iWAT) but not in brown adipose tissue under chow-fed conditions, which led to an increase in UCP1 in iWAT and a beiging-like effect with a multilocular phenotype. We did not observe this beiging-like effect and increase in UCP1 in mice fed a HFD, as LiCl could not overcome the ensuing overactivation of GSK3. Nonetheless, our study establishes novel regulatory links between GSK3 and SERCA uncoupling in muscle and GSK3 and UCP1 and beiging in iWAT.
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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 ».