High‐fat Meal‐induced Changes in the Duodenum Mucosa Transcriptome
Notice bibliographique
Résumé
In order to identify the potential peripheral signals of appetite and satiety from duodenum, we have performed a transcriptomic study in the mucosa after high-fat (HF) and low-fat (LF) meal ingestion. After fasting, one group of mice was killed and the others were fed ad libitum with HF or LF diet, and killed 30 min, 1 h, and 3 h after the beginning of the meal. The duodenum mucosa was sampled, and the serial analysis of gene expression (SAGE) method was performed. The mRNA regulations were confirmed by real-time PCR. Energy, protein, and fat intakes were higher in the HF than in the LF group. Gene expression profile revealed 118 characterized or partially characterized differentially expressed transcripts. The HF meal delayed the expressions of peptidases compared to the LF groups. Most of mRNAs related to fat absorption, including apolipoprotein A-IV (Apoa4), were decreased in HF1h group, whereas plasma triglyceride (TG) levels were comparable between HF and LF groups. Noteworthy, these downregulations were concomitant to a break in fat intake 1 h after HF meal. At the same time, the HF meal induced transcripts related to cell growth and organization, whereas transcripts involved in cell defense were repressed. Moreover, we have identified fat-responsive transcripts. This study has characterized the molecular responses of duodenum mucosa after HF or LF meal ingestion. Characterization of novel fat-specific candidates whose relations with feeding behavior have never been reported may contribute to the development of new therapeutic targets for appetite and satiety controls.
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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 | 0,000 |
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 ».