Regulation of Pituitary Gene Expression by Adrenalectomy
Notice bibliographique
Résumé
Excessive secretion of adrenal hormones, such as glucocorticoid and mineralocorticoid, leads to metabolic syndrome, including insulin resistance, obesity, and hypertension. These metabolic abnormalities are ameliorated by adrenalectomy (ADX). To identify pituitary mediators for ADX-induced physiological alterations, such as weight loss and hypotension, we investigated the effect of ADX on the pituitary transcriptome using serial analysis of gene expression (SAGE). SAGE method is based on isolation of short sequence tags, which usually correspond to unique mRNA species. The SAGE libraries were constructed from pituitary gland of intact (n = 51) and ADX (n = 12) mice. Thirty-one transcripts were differentially expressed between intact and ADX. Three transcripts encoding for proopiomelanocortin and three other transcripts involved in regulation of hormone secretion (neuromedin B, proprotein convertase subtilisin/kexin type 2, and IA-2) were induced by ADX. In addition, ADX increased the expression levels of genes encoding for cation extracellular matrix (matrix gamma-carboxyglutamate protein) and transport (solute carrier family 22 member 17). Conversely, ADX downregulated two transcripts involved in mitochondrial oxidative phosphorylation (nicotinamide adenine dinucleotide (NADH) dehydrogenase 3 and cytochrome c oxidase 3). Moreover, ADX significantly modulated the expression levels of one gene with uncharacterized function and 20 novel transcripts. This study reveals alterations of pituitary gene expressions that may be associated with ADX-induced physiological changes including weight loss.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».