Leptin and estrogen signaling crosstalk in the brain modulates energy metabolism
Notice bibliographique
Résumé
Leptin and estrogen are key hormones in regulating reproductive function, metabolic health, and body weight. In this review, we explore how the interaction between leptin and estrogen may modulate body weight through changes in metabolism and feeding behaviour. A significant proportion of arcuate neurons coexpress receptors for leptin and estrogen, providing ample opportunity for signal crosstalk to occur. We conducted a narrative literature review and identified the major mechanisms through which leptin and estrogen interact with a focus on signal transduction pathways. G-protein coupled receptor 30 (GPR30) is a good candidate for an inter-pathway connection because it interacts with estrogen receptors and affects the activation of signal transducer and activator of transcription (STAT3), an important downstream factor in both estrogen and leptin signaling pathways. Evidence suggests that estrogen and leptin receptors both utilize hypothalamic STAT3-activating pathways to modulate appetite and lipid storage, and that these pathways may depend on one another for adequate activation. While there are some physiological results to support this point of connection, the cellular and biochemical details remain unclear. Better understanding how leptin and estrogen interact will better inform the treatment of metabolic disorders, including T2D, obesity, and post-menopausal weight gain.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».