MicroRNAs miR-27a and miR-143 Regulate Porcine Adipocyte Lipid Metabolism
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs) are non-coding small RNAs that play roles in regulating gene expression. Some miRNAs have been classed as epigenetic regulators of metabolism and energy homeostasis. Previous reports indicated that the miRNAs miR-27a and miR-143 were involved in lipid metabolism in human and rodents. To determine the roles of porcine miR-27a and miR-143 in adipocyte lipid metabolism, porcine adipocytes were cultured and allowed to induce differentiation for 10 days. The lipid-filled adipocytes were then transfected with miRNA mimics and inhibitors. We measured how the indicators of adipogenesis and adipolysis in porcine adipocytes were affected by the over-expression and by the inhibition of both miR-27a and miR-143. The results indicated that the over-expression of miR-27a could accelerate adipolysis releasing significantly more glycerol and free fatty acids than the negative control (P < 0.001), while the mimic of miR-143 expression, promoted adipogenesis by accumulating more triglycerides (P < 0.001) in the adipocytes. In addition, we demonstrated that there was good correlation (r > 0.98, P < 0.001) between the indicators of adipolysis in cell lysates and in the culture medium.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».