Fatty Acids Increase GDF15 and Reduce Food Intake Through a GFRAL Signaling Axis
Notice bibliographique
Résumé
In contrast to the well-defined biological feedback loops controlling glucose, the mechanisms by which the body responds to changes in fatty acid availability are less clearly defined. Growth differentiating factor 15 (GDF15) suppresses the consumption of diets high in fat but is paradoxically increased in obese mice fed a high-fat diet. Given this interrelationship, we investigated whether diets high in fat could directly increase GDF15 independently of obesity. We found that fatty acids increase GDF15 levels dose dependently, with the greatest response observed with linolenic acid. GDF15 mRNA expression was modestly increased in the gastrointestinal tract; however, kidney GDF15 mRNA was ∼1,000-fold higher and was increased by more than threefold, with subsequent RNAscope analysis showing elevated expression within the cortex and outer medulla. Treatment of wild-type mice with linolenic acid reduced food intake and body mass; however, this effect disappeared in mice lacking the GDF15 receptor GFRAL. An equal caloric load of glucose did not suppress food intake or reduce body mass in either wild-type or GFRAL-knockout mice. These data indicate that fatty acids such as linolenic acid increase GDF15 and suppress food intake through a mechanism requiring GFRAL. These data suggest that a primary physiological function of GDF15 may be as a fatty acid sensor designed to protect cells from fatty acid overload. ARTICLE HIGHLIGHTS: The mechanisms by which the body responds to changes in fatty acid availability are less clearly defined. We investigated whether diets high in fat could directly increase growth differentiating factor 15 (GDF15) independently of obesity. Fatty acids increase GDF15 and reduce food intake through a GFRAL signaling axis. GDF15 is a sensor of fatty acids that may have important implications for explaining increased satiety after consumption of diets high in fat.
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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) | 0,000 | 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 ».