Plasma Fatty Acid Profiles Modulate <scp>PPARγ</scp> Expression in Adipose Tissue: A Lipidomic Insight Into Obesity‐Related Metabolic Dysregulation
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study aimed to investigate the relationship between plasma fatty acids (FAs), FA-derived factors and PPARγ expression in visceral and subcutaneous adipose tissues (VAT and SAT) of obese and nonobese adults. METHODS: ). Anthropometric and biochemical measurements were taken, and plasma fatty acids (FAs) were analysed using gas chromatography flame ionisation detection (GC/FID). PPARγ mRNA levels were measured through real-time RT-qPCR. RESULTS: Obese individuals had higher PPARγ gene expression in both VAT and SAT compared to nonobese participants (p < 0.001). Eighteen FFAs and three new FA-derived factors were identified in both groups, accounting for 69% of the variance in nonobese individuals and 71% in obese individuals. After adjusting for confounding factors, saturated FA (SFA) was associated with PPARγ expression in the SAT of the nonobese group (β = -0.12, p = 0.019). Additionally, total FAs (β = -0.02, p = 0.017), SFA (β = -0.06, p = 0.048), monounsaturated FA (MUFA) (β = -0.08, p = 0.020), polyunsaturated FA (PUFA) (β = -0.03, p = 0.039) and omega-6 FA (β = -0.03, p = 0.040) were associated with VAT PPARγ expression among obese individuals. Conversely, an inverse correlation was observed between factor I of FAs and SAT PPARγ expression in nonobese individuals (β = -0.15; p = 0.027). CONCLUSION: These findings suggest that alterations in plasma FA profiles are associated with PPARγ gene expression, particularly in obese individuals. This fact highlights the potential role of dietary FAs in metabolic regulation and health issues related to obesity.
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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 ».