Effets de la protéine stimulant l'acylation dans l'interaction des adipocytes et des macrophages
Bibliographic record
Abstract
L'obésité est maintenant reconnue comme un état inflammatoire chronique de faible ampleur caractérisé par une surproduction anormale de facteurs inflammatoires par le tissu adipeux. La protéine stimulant l'acylation (ASP) stimule la synthèse des triglycérides et le transport du glucose via son récepteur, le C5L2. L'objectif de ce projet était d'examiner les effets de l'ASP dans un contexte inflammatoire relié à l'obésité. Les résultats ont démontré une augmentation de la sécrétion de cytokines pro-inflammatoires après un traitement avec l'ASP chez les adipocytes mais non chez les macrophages. Parallèlement, le C5a (une anaphylatoxine se liant également au C5L2) inhibe en général la sécrétion des adipokines autant chez les adipocytes que chez les macrophages. Un effet synergique de l'ASP sur la production de MCP-1 et de l'adiponectine est observé lorsque les macrophages sont mis en contact direct avec les adipocytes. En contrepartie, l'ajout de l'ASP dans du milieu conditionné de macrophages n'a pas démontré d'effet additionnel sur la sécrétion des adipokines chez les adipocytes. Nos données ont également permis de démontrer que la réponse inflammatoire induite par l'ASP est en partie régulée par les voies de signalisation NFKB et PI3Kinase chez les adipocytes. Ces résultats suggèrent que l'ASP jouerait un rôle amplificateur dans la réponse inflammatoire des adipocytes, mais pas des macrophages, en stimulant la sécrétion de certains médiateurs inflammatoires via NFKB et PBKinase. Une compréhension détaillée des implications physiologiques de l'ASP permettrait éventuellement de saisir son potentiel thérapeutique.
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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".