Titre : Protéine-2 de découplage

Protéine-2 de découplage : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Body Composition

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une dysfonction de l'UCP2 ?

Des tests génétiques et des analyses de sang peuvent aider à diagnostiquer des anomalies de l'UCP2.
Protéines de découplage Tests génétiques
#2

Quels marqueurs biochimiques sont associés à l'UCP2 ?

Les niveaux de glucose, d'acides gras et de cytokines peuvent indiquer une dysfonction de l'UCP2.
Glucose Cytokines
#3

L'imagerie peut-elle aider à évaluer l'UCP2 ?

L'imagerie par résonance magnétique peut montrer des anomalies métaboliques liées à l'UCP2.
Imagerie par résonance magnétique Métabolisme
#4

Quels tests fonctionnels sont utilisés pour l'UCP2 ?

Des tests de respiration cellulaire peuvent évaluer la fonction de l'UCP2 dans les mitochondries.
Respiration cellulaire Mitochondries
#5

Peut-on mesurer l'UCP2 dans les tissus ?

Oui, des biopsies peuvent être effectuées pour mesurer l'expression de l'UCP2 dans les tissus.
Biopsie Expression génique

Symptômes 5

#1

Quels symptômes sont liés à une altération de l'UCP2 ?

Fatigue, prise de poids, résistance à l'insuline et troubles métaboliques peuvent survenir.
Fatigue Résistance à l'insuline
#2

L'UCP2 affecte-t-elle le métabolisme énergétique ?

Oui, une altération de l'UCP2 peut entraîner une dysrégulation du métabolisme énergétique.
Métabolisme énergétique Dysrégulation
#3

Y a-t-il des signes de stress oxydatif liés à l'UCP2 ?

Oui, une augmentation des radicaux libres et des marqueurs de stress oxydatif peut être observée.
Stress oxydatif Radicaux libres
#4

L'UCP2 influence-t-elle la température corporelle ?

Oui, l'UCP2 joue un rôle dans la thermogenèse, influençant la température corporelle.
Thermogenèse Température corporelle
#5

Des troubles neurologiques peuvent-ils être liés à l'UCP2 ?

Oui, des dysfonctionnements de l'UCP2 sont associés à des troubles neurologiques et cognitifs.
Troubles neurologiques Fonction cognitive

Prévention 5

#1

Comment prévenir les dysfonctionnements de l'UCP2 ?

Maintenir un mode de vie sain avec une alimentation équilibrée et de l'exercice régulier aide.
Mode de vie sain Alimentation équilibrée
#2

Le stress peut-il affecter l'UCP2 ?

Oui, le stress chronique peut altérer la fonction de l'UCP2 et le métabolisme énergétique.
Stress Métabolisme énergétique
#3

Les habitudes de sommeil influencent-elles l'UCP2 ?

Un sommeil de qualité est crucial pour la régulation de l'UCP2 et le métabolisme.
Sommeil Régulation
#4

Les toxines environnementales affectent-elles l'UCP2 ?

Oui, l'exposition à des toxines peut perturber la fonction de l'UCP2 et le métabolisme.
Toxines Métabolisme
#5

La gestion du poids aide-t-elle l'UCP2 ?

Oui, maintenir un poids santé peut prévenir les dysfonctionnements de l'UCP2 et des troubles métaboliques.
Gestion du poids Troubles métaboliques

Traitements 5

#1

Quels traitements ciblent l'UCP2 ?

Des médicaments comme les agonistes des récepteurs PPAR peuvent moduler l'activité de l'UCP2.
Médicaments PPAR
#2

L'alimentation influence-t-elle l'UCP2 ?

Oui, une alimentation riche en antioxydants peut améliorer la fonction de l'UCP2.
Alimentation Antioxydants
#3

Les exercices physiques affectent-ils l'UCP2 ?

Oui, l'exercice régulier peut augmenter l'expression de l'UCP2 et améliorer le métabolisme.
Exercice physique Métabolisme
#4

Des thérapies géniques existent-elles pour l'UCP2 ?

Des recherches sont en cours sur les thérapies géniques pour corriger les dysfonctionnements de l'UCP2.
Thérapie génique Dysfonctionnement
#5

Les suppléments peuvent-ils aider l'UCP2 ?

Des suppléments comme le coenzyme Q10 peuvent soutenir la fonction mitochondriale liée à l'UCP2.
Suppléments Coenzyme Q10

Complications 5

#1

Quelles complications sont liées à l'UCP2 ?

Des complications comme le diabète, l'obésité et des maladies cardiovasculaires peuvent survenir.
Diabète Obésité
#2

L'UCP2 est-elle impliquée dans des maladies neurodégénératives ?

Oui, des dysfonctionnements de l'UCP2 sont associés à des maladies comme Alzheimer et Parkinson.
Maladies neurodégénératives Alzheimer
#3

Des troubles métaboliques peuvent-ils résulter de l'UCP2 ?

Oui, une altération de l'UCP2 peut entraîner des troubles métaboliques comme le syndrome métabolique.
Troubles métaboliques Syndrome métabolique
#4

L'UCP2 influence-t-elle la santé cardiovasculaire ?

Oui, une dysfonction de l'UCP2 peut augmenter le risque de maladies cardiovasculaires.
Santé cardiovasculaire Risque
#5

Des complications liées à l'UCP2 peuvent-elles être réversibles ?

Certaines complications peuvent être réversibles avec des changements de mode de vie et des traitements.
Réversibilité Changements de mode de vie

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs de risque sont associés à l'UCP2 ?

L'obésité, le diabète, et un mode de vie sédentaire sont des facteurs de risque importants.
Obésité Diabète
#2

L'âge influence-t-il l'UCP2 ?

Oui, le vieillissement peut affecter l'expression et la fonction de l'UCP2 dans les cellules.
Vieillissement Expression
#3

Les antécédents familiaux jouent-ils un rôle dans l'UCP2 ?

Oui, des antécédents familiaux de troubles métaboliques peuvent augmenter le risque d'altération de l'UCP2.
Antécédents familiaux Troubles métaboliques
#4

Le tabagisme affecte-t-il l'UCP2 ?

Oui, le tabagisme peut altérer la fonction de l'UCP2 et augmenter le stress oxydatif.
Tabagisme Stress oxydatif
#5

Le régime alimentaire influence-t-il l'UCP2 ?

Oui, un régime riche en graisses saturées peut nuire à la fonction de l'UCP2.
Régime alimentaire Graisses saturées
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Dr Olivier Menir

Contenu validé par Dr Olivier Menir

Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale


Validation scientifique effectuée le 13/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Elena E Pohl

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Affiliations :
  • Department of Biomedical Sciences, Institute of Physiology, Pathophysiology and Biophysics, University of Veterinary Medicine, 1210 Vienna, Austria.
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Colin J Barnstable

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Neural and Behavioral Sciences, College of Medicine, The Pennsylvania State University, Hershey, PA, United States.
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Masaru Murakami

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Affiliations :
  • Laboratory of Molecular Biology, Azabu University School of Veterinary Medicine, Sagamihara, Kanagawa 252-5201, Japan.
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Masayuki Funaba

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Affiliations :
  • Division of Applied Biosciences, Graduate School of Agriculture, Kyoto University, Kyoto 606-8502, Japan.
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Rosita Stanzione

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  • IRCCS Neuromed, Pozzilli Isernia, Italy.

Maurizio Forte

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  • IRCCS Neuromed, Pozzilli Isernia, Italy.

Maria Cotugno

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  • IRCCS Neuromed, Pozzilli Isernia, Italy.

Franca Bianchi

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Affiliations :
  • IRCCS Neuromed, Pozzilli Isernia, Italy.

Simona Marchitti

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Affiliations :
  • IRCCS Neuromed, Pozzilli Isernia, Italy.

Speranza Rubattu

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Affiliations :
  • IRCCS Neuromed, Pozzilli Isernia, Italy.
  • Department of Clinical and Molecular Medicine, School of Medicine and Psychology, Sapienza University of Rome, Rome, Italy.

Daniel T Hass

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Affiliations :
  • Department of Neural and Behavioral Sciences, College of Medicine, The Pennsylvania State University, Hershey, PA, United States.
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Afshan Ardalan

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Affiliations :
  • Department of Chemistry and Biochemistry, Wilfrid Laurier University, Waterloo, Ontario, Canada N2L 3C5.
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Matthew D Smith

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Affiliations :
  • Department of Biology, Wilfrid Laurier University, Waterloo, Ontario, Canada N2L 3C5.
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Masoud Jelokhani-Niaraki

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Affiliations :
  • Department of Chemistry and Biochemistry, Wilfrid Laurier University, Waterloo, Ontario, Canada N2L 3C5.
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Paul G Crichton

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Affiliations :
  • Biomedical Research Centre, Norwich Medical School, University of East Anglia, Norwich, NR4 7TJ, UK.

Edmund R S Kunji

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Affiliations :
  • MRC Mitochondrial Biology Unit, University of Cambridge, Cambridge Biomedical Campus, Keith Peters Building, Cambridge, CB2 0XY, UK. Electronic address: ek@mrc-mbu.cam.ac.uk.

Zhanat Koshenov

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Affiliations :
  • Molecular Biology and Biochemistry, Gottfried Schatz Research Center, Medical University of Graz, Neue Stiftingtalstraße 6/6, 8010 Graz, Austria.
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Furkan E Oflaz

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Affiliations :
  • Molecular Biology and Biochemistry, Gottfried Schatz Research Center, Medical University of Graz, Neue Stiftingtalstraße 6/6, 8010 Graz, Austria.
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Martin Hirtl

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  • Molecular Biology and Biochemistry, Gottfried Schatz Research Center, Medical University of Graz, Neue Stiftingtalstraße 6/6, 8010 Graz, Austria.
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Olaf A Bachkoenig

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  • Molecular Biology and Biochemistry, Gottfried Schatz Research Center, Medical University of Graz, Neue Stiftingtalstraße 6/6, 8010 Graz, Austria.
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Artificial intelligence and body composition.

Although obesity is associated with chronic disease, a large section of the population with high BMI does not have an increased risk of metabolic disease. Increased visceral adiposity and sarcopenia a... We searched the following databases: Embase, Web of Science, and PubMed. There was a total of 354 search results. After removing duplicates, irrelevant studies, and reviews(a total of 303), 51 studies... AI techniques have been studied for body composition analysis in the context of diabetes mellitus, hypertension, cancer and many specialized diseases. Imaging techniques employed for AI methods includ... AI assisted measurement of body composition might assist in improved cardiovascular risk stratification when applied in the appropriate clinical context....

Associations of weight and body composition at birth with body composition and cardiometabolic markers in children aged 10 y: the Ethiopian infant anthropometry and body composition birth cohort study.

Although birth weight (BW) has been associated with later cardiovascular disease and type 2 diabetes, the role of birth fat mass (BFM) and birth fat-free mass (BFFM) on cardiometabolic health is uncle... To examine associations of BW, BFM, and BFFM with later anthropometry, body composition, abdominal fat, and cardiometabolic markers.... Birth cohort data on standardized exposure variables (BW, BFM, and BFFM) and follow-up information at age 10 y on anthropometry, body composition, abdominal fat, and cardiometabolic markers were inclu... Among 353 children, mean (SD) age was 9.8 (1.0) y, and 51.5% were boys. In the fully adjusted model, 1-SD higher BW and BFFM were associated with 0.81 cm (95% CI: 0.21, 1.41 cm) and 1.25 cm (95% CI: 0... BW and BFFM rather than BFM are predictors of height and FFM index at 10 y. Children with higher BW and BFFM showed higher insulin concentrations and homeostasis model assessment of insulin resistance...

Prenatal weight and regional body composition trajectories and neonatal body composition: The NICHD Foetal Growth Studies.

Gestational weight gain (GWG) and anthropometric trajectories may affect foetal programming and are potentially modifiable.... To assess concomitant patterns of change in weight, circumferences and adiposity across gestation as an integrated prenatal exposure, and determine how they relate to neonatal body composition.... Data are from a prospective cohort of singleton pregnancies (n = 2182) enrolled in United States perinatal centres, 2009-2013. Overall and by prepregnancy BMI group (overweight/obesity and healthy wei... Six trajectory patterns reflecting co-occurring changes in weight and MUAC, SSF and TSF across pregnancy were identified overall and by body mass index (BMI) group. Among people with a healthy weight ... Six integrated trajectory patterns of prenatal weight, subcutaneous adipose tissue and circumferences were observed that were minimally associated with neonatal body composition, suggesting a stronger...

Changes in body weight and body composition during the menstrual cycle.

The general perception is that menstrual cycle is a factor related to body weight and body composition fluctuations in women. The lack of a standardized methodology of the so far conducted studies has... In the current study measurements of body weight, circumferences, skinfolds and body composition with bioelectrical impedance analysis were conducted twice per week in 42 women during their menstrual ... Body weight was found to be statistically significantly higher during menstruation compared to the first week of the menstrual cycle by 0.450 kg, which could be attributed to a statistically significa... An increase of approximately 0.5 kg was observed during women's menstrual cycle, mostly due to extracellular fluid retention at menstruation days. These findings could be taken into account to interpr...

A compositional analysis study of body composition and cardiometabolic risk factors.

This cross-sectional study used compositional data analysis (CoDA) to do the following: 1) analyze the relative associations between fat and lean tissues with cardiometabolic risk factors; and 2) esti... A total of 397 adults with overweight or obesity were studied. Body composition consisted of visceral fat, abdominal subcutaneous fat, peripheral subcutaneous fat, other fat depots, skeletal muscle, a... Visceral fat mass, relative to the mass of the remaining tissues, was significantly associated with the metabolic syndrome score and five of eight remaining risk factors (p < 0.05). The relative contr... These CoDA findings reinforce that excess visceral fat contributes to less-favorable cardiometabolic risk factors....