MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2050135358 · doi:10.3727/000000007783991772

Gene Expression Variability in Subcutaneous and Omental Adipose Tissue of Obese Men

2007· article· en· W2050135358 sur OpenAlexafffund
Yonghua Zhang, Yohan Bossé, Picard Marceau, Simon Biron, S Lebel, Denis Richard, Marie‐Claude Vohl, André Tchernof

Notice bibliographique

RevueGene Expression · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill University and Génome Québec Innovation CentreUniversité Laval
Organismes subventionnairesGenome Canada
Mots-clésAdipose tissueGene expressionGeneTranscriptomeMicroarrayBiologyGene expression profilingFold changeMicroarray analysis techniquesDNA microarrayEndocrinologyInternal medicineGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated interindividual variability in gene expression in abdominal subcutaneous (SC) and omental (OM) adipose tissue of 10 massively obese men. Affymetrix human U133A microarrays were used to measure gene expression levels. A total of 6811 probesets generated significant signal in both depots in all samples. Interindividual variability in gene expression was rather low, with more than 90% of transcripts showing a coefficient of variation (CV) lower than 23.6% and 21.7% in OM and SC adipose tissues, respectively. The distributions of CV were similar between the two fat depots. A set of highly variable genes was identified for both tissues on the basis of a high CV and elevated gene expression level. Among the set of highly regulated genes, 18 transcripts were involved in lipid metabolism and 28 transcripts were involved in cell death for SC and OM samples, respectively. In conclusion, gene expression interindividual variability was rather low and globally similar between fat compartments, and the adipose tissue transcriptome appeared as relatively stable, although specific pathways were found to be highly variable in SC and OM depots.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGene ExpressionMême sujetMolecular Biology Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207