The Influence Of Obesity‐Associated Metabolic Disturbance On The Profile Of Angiogenic Regulators And Capillary Number Within Skeletal Muscle
Notice bibliographique
Résumé
Skeletal muscle capillaries are critical determinants of nutrient delivery and utilization and capillary network density is thought to correlate with insulin sensitivity. Conflicting data exist regarding the consequence of obesity‐associated metabolic disturbances on skeletal muscle capillarization, with positive, negative and no effect having been reported. The purpose of this investigation is to assess the influence of obesity induced by high fat feeding or by leptin receptor mutation, on the angiogenic profile within the skeletal muscle microenvironment, and ultimately, on muscle capillarization. In FVB/n mice fed a high‐fat (HF) or normal chow (NC) diet for 16‐weeks, mRNA levels of VEGF‐A did not change (NC: 1.06 vs. HF: 1.13; P >0.05) but VEGF protein levels were elevated (NC: 81 vs HF: 104 pg/mg; P =0.02). Relative FoxO1 protein levels increased in capillaries isolated from muscle of HF vs. NC mice (NC: 0.67 vs HF: 1.55; P =0.03). Capillary‐to‐fibre ratio (C:F) was not altered in HF‐ compared to NC‐ fed mice (2.22 and 2.04, P =0.34). In contrast, 13 week old mice with leptin receptor activity deficiency (Lepr db ) had a significant reduction in VEGF‐A mRNA (1.85 vs. 1.09, P =0.03) and protein (WT: 98 vs Lepr db : 86 pg/mg; P <0.05) relative to age‐matched C57BL/6 (WT) mice. Both FoxO1 (0.58 vs. 0.86) and THBS1 (0.37 vs. 0.81) mRNA levels tended to increase in Lepr db vs. WT mice. Skeletal muscle C:F was substantially reduced in Lepr db vs. WT mice (1.92 vs. 1.39, P <0.001). Comprehensive profiling of angiogenic regulators will be conducted by microarray analysis. The skeletal muscle microenvironment differs substantially between HF and Lepr db models. Our data suggest that muscle capillarization is maintained during HF feeding due to a balance between pro and anti‐angiogenic factors, which may include VEGF‐A and FoxO1. This balance is disrupted in leptin receptor mutant mice, which results in a loss of capillaries and raises the intriguing possibility that leptin signaling itself modulates muscle capillarization. Thus, the Lepr db model may not be a suitable model to study obesity‐induced vascular alterations in skeletal muscle. Funded by CIHR.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».