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Enregistrement W4311589886 · doi:10.1016/j.devcel.2022.11.007

Lipolysis-derived linoleic acid drives beige fat progenitor cell proliferation

2022· article· en· W4311589886 sur OpenAlexaff
Ichitaro Abe, Yasuo Oguri, Anthony R.P. Verkerke, Lauar de Brito Monteiro, Carly M. Knuth, Christopher Auger, Yunping Qiu, Gregory P. Westcott, Saverio Cinti, Kosaku Shinoda, Marc G. Jeschke, Shingo Kajimura

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Cell · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensSunnybrook HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of General Medical SciencesUniversity of California, San DiegoNational Institutes of HealthJapan Heart FoundationUehara Memorial FoundationHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésBiologyProgenitor cellCell biologyLinoleic acidCD36Adipose tissueLipolysisArachidonic acidEndocrinologyInternal medicineFatty acidBiochemistryStem cellReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

De novo beige adipocyte biogenesis involves the proliferation of progenitor cells in white adipose tissue (WAT); however, what regulates this process remains unclear. Here, we report that in mouse models but also in human tissues, WAT lipolysis-derived linoleic acid triggers beige progenitor cell proliferation following cold acclimation, β3-adrenoceptor activation, and burn injury. A subset of adipocyte progenitors, as marked by cell surface markers PDGFRα or Sca1 and CD81, harbored cristae-rich mitochondria and actively imported linoleic acid via a fatty acid transporter CD36. Linoleic acid not only was oxidized as fuel in the mitochondria but also was utilized for the synthesis of arachidonic acid-derived signaling entities such as prostaglandin D 2 . Oral supplementation of linoleic acid was sufficient to stimulate beige progenitor cell proliferation, even under thermoneutral conditions, in a CD36-dependent manner. Together, this study provides mechanistic insights into how diverse pathophysiological stimuli, such as cold and burn injury, promote de novo beige fat biogenesis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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