Alterations in mouse visceral adipose tissue <scp>mRNA</scp> expression of islet G‐protein‐coupled receptor ligands in obesity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adipose tissue mass expansion in obesity leads to alterations in expression and secretion of adipokines, some of which may alter islet function by binding to G-protein-coupled receptors (GPCRs) expressed by islets. We have therefore quantified expression of mRNAs encoding islet GPCR ligands in visceral adipose tissue retrieved from lean and diet-induced obese mice to determine alterations in islet GPCR ligand mRNAs in obesity. METHODS: Epididymal adipose tissue was retrieved from C57BL/6 mice that had been maintained on a control-fat diet (10% fat) or high-fat diet (60% fat) for 16 weeks and RT-qPCR was used to quantify mRNAs encoding ligands for islet GPCRs. RESULTS: Of the 155 genes that encode ligands for islet GPCRs, 45 and 40 were expressed in visceral adipose tissue retrieved from lean and obese mice respectively. The remaining mRNAs were either expressed at trace level (0.0001% to 0.001% relative to Actb expression) or absent (<0.0001%). Obesity was associated with significant alterations in GPCR ligand mRNA expression in visceral adipose tissue, some of which encode for peptides with established effects on islet function (e.g. neuropeptide Y), or for GPCR ligands that have not previously been investigated for their effects on islets (e.g. (C-C motif) ligand 4; Ccl4). CONCLUSION: Mouse visceral adipose tissue showed significant alterations in expression of mRNAs encoding islet GPCR ligands in obesity. Our data point to ligands of interest for future research on adipose-islet crosstalk via secreted ligands acting at islet GPCRs. Such research may identify islet GPCRs with therapeutic potential for T2D.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».