Bibliographic record
Abstract
Depuis plusieurs années, le tissu adipeux est reconnu comme un organe complexe et extrêmement important au maintien de l'homéostasie chez les mammifères. En effet, une dérégulation de sa taille et/ou de ses fonctions endocrines peut mener à l'apparition de nombreuses pathologies potentiellement mortelles, telles que le diabète de type II, l'hypertension ou encore des troubles cardiovasculaires. Ainsi, il est d'une importance capitale de bien comprendre les phénomènes moléculaires qui entourent la différenciation des cellules graisseuses afin de mieux réagir en clinique lors de l'apparition de telles conditions. Dans cette thèse, j'ai étudié le rôle d'une protéine kinase appelée dual leucine zipper-bearing kinase (DLK) dans la formation du tissu graisseux en utilisant un modèle cellulaire murin à différenciation inductible, les 3T3-L1. À l'aide d'approches pharmacologiques et d'ARN interférence, j'ai pu démontrer que cette protéine est essentielle à l'adipogenèse. En effet, une diminution de l'expression de DLK dans les cellules 3T3-L1 bloque la différenciation à un stade précoce, i.e. entre la liaison du facteur de transcription C/EBP[béta] à l'ADN et l'expression de ses gènes cibles, tels que C/EBP[alpha] et PPAR[gamma]. L'étude plus poussée des voies de signalisation des MAPKs à l'aide d'inhibiteurs pharmacologiques dans des cellules où l'expression de DLK a été diminuée a révélé que l'action bénéfique de DLK lors de la différenciation se situe au niveau de la voie ERK. En effet, l'induction de DLK au cours de l'adipogenèse résulte en une diminution de l'association des protéines KSR-1, Mek et ERK, ce qui mène à une diminution temporaire de l'activité de ERK et de la phosphorylation inhibitrice sur la sérine 82 du régulateur central de la différenciation des adipocytes, PPAR[gamma]. Finalement, nous avons pu déterminer que l'induction de DLK au cours de la différenciation des cellules graisseuses est modulée par PPAR[gamma].
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".