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Enregistrement W4380716298 · doi:10.1161/circ.146.suppl_1.15494

Abstract 15494: Characterization of Adiponectin Kinetics and Adiponectin R2 Pathway in Thp-1 Macrophages and Foam Cells

2022· article· en· W4380716298 sur OpenAlexaff
Anouar Hafiane, Jean-Claude Bertrand, Stella S. Daskalopoulou

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFoam cellAdiponectinInternal medicineReceptorAdipokineEndocrinologyMolecular biologyMedicineBiologyCholesterolLipoproteinInsulin resistanceInsulin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Adiponectin (APN) is an adipokine most abundantly secreted by adipocytes and possesses vasculoprotective properties. We and others have previously showed that APN receptor 2 (adipoR2) pathway is impaired in foam cells when compared to macrophages. Nevertheless, the functional role of adipoR2 pathway in foam cells has not been fully investigated. We hypothesize that APN kinetics involving AdipoR2 and its subsequent downstream signaling peroxisome proliferator-activated receptor-α (PPAR-α) expression are altered in foam cells when compared to macrophages. Methods: We used THP-1 human macrophage-derived foam cells loaded with oxidized LDL (60μg/ml) and 3H-cholesterol (2μCi/ml) versus control macrophages. APN isomers and PPAR-α protein expression were detected by gradient SDS-PAGE, and Western blotting, respectively. Media cell cultures mixtures were analysed under protease inhibitor by a size-exclusion centrifugal filter molecular weight cut-off 10 kDa. Results: PPAR-α activation significantly increased in APN-treated macrophages (24h) when compared with APN-treated foam cells (24h) with a maximum fold difference of 1.90±1.21, p=0.002 at 10μg APN/mL (PPAR-α: β actin ratio, spectral count; n=10 repeats for each). As a result, in foam cells, APN stimulated PPAR-α with a lower Km molar efficiency (0.06 ± 0.13 μM) and lower velocity Vmax 0.67±0.08 /h-as compared to macrophages (0.023±0.02 μM and 1.37±0.11 /h respectively, p=0.01 for both). In macrophages, APN had smaller dissociation constant Kd (0.037±0.56 μM) than in foam cells (0.10±1.30 μM). APN increased significantly PPAR-α activity rate over time reaching a maximum of 2h, with 1.19±0.02 PPAR-α protein expression in macrophages vs 0.85±0.057 in foam cells. Additionally, the APN dimer/monomer ratio increased over 24h when compared to foam cells, reaching a maximum at 2h in macrophages. Strong correlations were noted between PPARα and APN dimers: in macrophages (r=0.85; p=0.006) and in foam cells (r=0.68, p=0.05). Conclusion: APN stimulates PPARα activity in macrophages, but significantly less in foam cells (weaker kinetic affinity process), suggesting that APN interaction and binding with adipoR2 and subsequent downstream PPARα expression are affected in foam cells.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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