Cold-induced changes in plasma signaling lipids are associated with a healthier cardiometabolic profile independently of brown adipose tissue
Notice bibliographique
Résumé
Cold exposure activates brown adipose tissue (BAT) and potentially improves cardiometabolic health through the secretion of signaling lipids by BAT. Here, we show that 2 h of cold exposure in young adults increases the levels of omega-6 and omega-3 oxylipins, the endocannabinoids (eCBs) anandamide and docosahexaenoylethanolamine, and lysophospholipids containing polyunsaturated fatty acids. Contrarily, it decreases the levels of the eCBs 1-LG and 2-LG and 1-OG and 2-OG, lysophosphatidic acids, and lysophosphatidylethanolamines. Participants overweight or obese show smaller increases in omega-6 and omega-3 oxylipins levels compared to normal weight. We observe that only a small proportion (∼4% on average) of the cold-induced changes in the plasma signaling lipids are slightly correlated with BAT volume. However, cold-induced changes in omega-6 and omega-3 oxylipins are negatively correlated with adiposity, glucose homeostasis, lipid profile, and liver parameters. Lastly, a 24-week exercise-based randomized controlled trial does not modify plasma signaling lipid response to cold exposure.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».