Vagotomy improves brown adipose tissue morphology and reduces steatosis in obese mice
Notice bibliographique
Résumé
The abolishment of vagal abdominal afferents and efferent inputs through vagotomy has been shown to prevent obesity. However, it is unknown whether such a strategy, performed after obesity installation, may treat or ameliorate obesity and its comorbidities. Here, we aimed to verify the effects of subdiaphragmatic vagotomy on obesity and metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) in obese mice that continued to be fed an obesogenic diet after the operation. Obesity was induced in male C57Bl/6 mice by ingestion of a high-fat diet (HFD). Afterward, obese (OB) mice were randomly submitted to Sham (OB-Sham group) or subdiaphragmatic vagotomy (OB-Vag group) and continued to be fed a HFD for 8 weeks. Vagotomy led to reductions in body weight, without modifying food intake in OB-Vag mice. While these rodents showed no modifications in subcutaneous fat accumulation, they exhibited higher abdominal adiposity. In contrast, the weight of the interscapular brown adipose tissue (BAT) was lower in OB-Vag mice, with brown adipocytes in its parenchyma showing reduced size and fewer lipid vacuoles, resembling the high-thermogenic adipocyte type. This effect was partially explained by increased gene expressions of Prdm16, Pgc-1α, and Dio2, key factors maintaining BAT identity and function. Furthermore, subdiaphragmatic vagotomy enhanced glucose tolerance, insulin sensitivity, improved serum and hepatic lipids levels, and ameliorated MASLD in OB-Vag mice. Vagotomy performed after obesity induction improved BAT function and insulin sensitivity, which may partly contribute to alleviating MASLD in OB mice that continued to consume an obesogenic diet.
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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) | 0,001 | 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 ».