Molecular Characterization of the Tumor Suppressor Candidate 5 Gene: Regulation by PPAR<i>γ</i> and Identification of TUSC5 Coding Variants in Lean and Obese Humans
Notice bibliographique
Résumé
Tumor suppressor candidate 5 (TUSC5) is a gene expressed abundantly in white adipose tissue (WAT), brown adipose tissue (BAT), and peripheral afferent neurons. Strong adipocyte expression and increased expression following peroxisome proliferator activated receptor gamma (PPARgamma) agonist treatment of 3T3-L1 adipocytes suggested a role for Tusc5 in fat cell proliferation and/or metabolism. However, the regulation of Tusc5 in WAT and its potential association with obesity phenotypes remain unclear. We tested the hypothesis that the TUSC5 gene is a bona fide PPARgamma target and evaluated whether its WAT expression or single-nucleotide polymorphisms (SNPs) in the TUSC5 coding region are associated with human obesity. Induction of Tusc5 mRNA levels in 3T3-L1 adipocytes by troglitazone and GW1929 followed a dose-response consistent with these agents' binding affinities for PPARgamma. Chromatin immunoprecipitation (ChIP) experiments confirmed that PPARgamma protein binds a approximately -1.1 kb promotor sequence of murine TUSC5 transiently during 3T3-L1 adipogenesis, concurrent with histone H3 acetylation. No change in Tusc5 mRNA or protein levels was evident in type 2 diabetic patients treated with pioglitazone. Tusc5 expression was not induced appreciably in liver preparations overexpressing PPARs, suggesting that tissue-specific factors regulate PPARgamma responsiveness of the TUSC5 gene. Finally, we observed no differences in Tusc5 WAT expression or prevalence of coding region SNPs in lean versus obese human subjects. These studies firmly establish the murine TUSC5 gene locus as a PPARgamma target, but the significance of Tusc5 in obesity phenotypes or in the pharmacologic actions of PPARgamma agonists in humans remains equivocal.
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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 ».