Intermittent Cold Exposure Induces Distinct Proteomic Signatures in White Adipose Tissue of Mice
Notice bibliographique
Résumé
Adipose tissue exhibits dynamic metabolic and structural changes in response to environmental stimuli, including temperature fluctuations. While continuous cold exposure has been extensively studied, the molecular effects of prolonged intermittent cold exposure (ICE) remain poorly characterized. Here, we present a proteomic analysis of inguinal white adipose tissue (IWAT) from mice subjected to a 16-week regimen of short-term daily ICE (6 °C for 6 h, 5 days per week) without compensatory caloric intake. Mass spectrometry identified 1108 proteins, with 140 differentially expressed between experimental and control groups. ICE significantly upregulated mitochondrial proteins associated with lipid and carbohydrate catabolism, the tricarboxylic acid (TCA) cycle, oxidative phosphorylation, and lipogenesis, including LETM1, AIFM1, PHB, PHB2, ACOT2, NDUA9, and ATP5J. These changes reflect enhanced metabolic activity and mitochondrial remodeling. In contrast, proteins linked to oxidative stress, insulin resistance, inflammation, and extracellular matrix remodeling were downregulated, such as HMGB1, FETUA, SERPH1, RPN1, and AOC3. Notably, gamma-synuclein (SYUG), which inhibits lipolysis, was undetectable in ICE-treated samples. Our findings support the hypothesis that ICE promotes thermogenic reprogramming and metabolic rejuvenation in subcutaneous fat through activation of futile cycles and mitochondrial restructuring. This study offers molecular insights into adaptive thermogenesis and presents intermittent cold exposure as a potential strategy to mitigate adipose tissue aging.
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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 | 0,001 |
| 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 ».