Differences in Transcriptional Activation by the Two Allelic (L162V Polymorphic) Variants of PPAR<i>α</i> after Omega‐3 Fatty Acids Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Omega-3 fatty acids (FAs) have the potential to regulate gene expression via the peroxisome proliferator-activated receptor α (PPARα); therefore, genetic variations in this gene may impact its transcriptional activity on target genes. It is hypothesized that the transcriptional activity by wild-type L162-PPARα is enhanced to a greater extent than the mutated variant (V162-PPARα) in the presence of eicosapentaenoic acid (EPA), docosahexaenoic acid (DHA) or a mixture of EPA:DHA. To examine the functional difference of the two allelic variants on receptor activity, transient co-transfections were performed in human hepatoma HepG2 cells activated with EPA, DHA and EPA:DHA mixtures. Results indicate that the addition of EPA or DHA demonstrate potential to increase the transcriptional activity by PPARα with respect to basal level in both variants. Yet, the EPA:DHA mixtures enhanced the transcriptional activity to a greater extent than individual FAs indicating possible additive effects of EPA and DHA. Additionally, the V162 allelic form of PPARα demonstrated consistently lower transcriptional activation when incubated with EPA, DHA or EPA:DHA mixtures than, the wild-type variant. In conclusion, both allelic variants of the PPARα L162V are activated by omega-3 FAs; however, the V162 allelic form displays a lower transcriptional activity than the wild-type variant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».