Validation of the Use of Peripheral Blood Mononuclear Cells as Surrogate Model for Skeletal Muscle Tissue in Nutrigenomic Studies
Notice bibliographique
Résumé
Peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) offer a significant promise for gene expression analyses as a substitute for tissues that are not easily accessible. The objective of this study was to validate the use of PBMCs for gene expression analysis as a marker of nutritional intervention as an alternative to skeletal muscle tissue (SMT) biopsies. We performed a transcriptome comparison of PBMCs versus SMT after an 8-week supplementation with n-3 polyunsaturated fatty acid (PUFA) in 16 obese and insulin-resistant subjects. Expression levels of 48,803 transcripts were assessed by the Human-6 v3 Expression BeadChips (Illumina, San Diego, CA). In SMT, 36,738 (75%) transcripts were detected, whereas 34,182 (70%) transcripts were detected in PBMCs. Further, 88% (32,341) of these transcripts were coexpressed in both tissues. Importantly, a strong correlation (r = 0.84, p < 0.0001) was observed between transcript expression levels of PBMCs and SMT after n-3 PUFA supplementation. In conclusion, PBMCs express the majority of transcripts expressed in SMT subsequent to n-3 PUFA supplementation and their expression levels are comparable. In the interest of practicalities and cost, these results support the use of PBMCs as a surrogate model for SMT gene expression in nutrigenomic studies. Further research on PBMC and SMT gene expression in response to other nutritional exposures is warranted.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».