Adipose and hepatic aquaglyceroporins in energy metabolism: physio-pathology and translational relevance
Notice bibliographique
Résumé
Glycerol is an important intermediate in energy metabolism, being a key substrate for de novo synthesis of glucose (gluconeogenesis) during fasting and direct source of glycerol-3-phosphate for triglycerides synthesis (lipogenesis). Aquaglyceroporins (AQP3, AQP7, AQP9 and AQP10) are a group of aquaporin membrane channels that facilitate the movement of glycerol and some other neutral solutes in addition to water into or out of cells. Adipose tissue is a major source of glycerol released by adipocyte through AQP7 and AQP3. Through the bloodstream, lipolytic glycerol flows to the liver where it is imported by hepatocytes mostly by means of AQP9. The functional significance of AQP10 in fat tissue and liver is still debated. Although with distinctions between rodents and human, adipocyte and hepatocyte aquaglyceroporins are controlled by insulin and leptin via the PI3K/Akt/ mTOR signaling cascade. Negative regulation is exerted by estrogens on fat and hepatic aquaglyceroporins likely explaining the sexual dimorphism that characterizes these AQPs in energy homeostasis. Adipose and liver AQP7 and AQP9 have been shown to play roles in energy balance disorders. AQP7 deficiency has been linked to abnormal triglycerides accumulation in fat tissue and adult onset of obesity and dysregulated expression of hepatic AQP9 is seen in animal models and patients with diabetes, obesity and/or fatty liver disease. Hepatocyte AQP9 is involved in the lipid-lowering activity exerted by the nutraceutical silybin through modulation of autophagy. Potent and isoform-specific blockers of AQP3, AQP7 and AQP9 are available and preclinical work is going on to investigate their relevance as drug targets in energy dyshomeostasis and other clinical disorders.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».