Muscle cell palmitate-induced insulin resistance, JNK, IKK/NF-κB, and STAT3 activation are attenuated by carnosic and rosmarinic acid
Notice bibliographique
Résumé
The worldwide epidemic of obesity has drastically worsened with the increase in more sedentary lifestyles and increased consumption of fatty foods. Increased blood free fatty acids, often observed in obesity, lead to impaired insulin action, and promote the development of insulin resistance and type 2 diabetes mellitus. c-Jun N-terminal kinase (JNK), inhibitor of kappa B (IκB) kinase (IKK)-nuclear factor-kappa B (NF-κB), and signal transducer and activator of transcription 3 (STAT3) are known to be involved in skeletal muscle insulin resistance. We reported previously that carnosic acid (CA) and rosmarinic acid (RA) attenuated the palmitate-induced skeletal muscle insulin resistance, an effect that was associated with increased AMPK activation and reduced mammalian target of rapamycin-p70S6K signaling. In the present study, we examined the effects of CA and RA on JNK, IKK-NF-κB, and STAT3. Exposure of cells to palmitate increased the phosphorylation/activation of JNK, IKKα/β, IκBα, NF-κBp65, and STAT3. Importantly, CA and RA attenuated the deleterious effects of palmitate. Our data indicate that CA and RA have the potential to counteract the palmitate-induced skeletal muscle cell insulin resistance by modulating JNK, IKK-NF-κB, and STAT3 signaling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».