Association of adipocyte genes with ASP expression: a microarray analysis of subcutaneous and omental adipose tissue in morbidly obese subjects
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prevalence of obesity is increasing to pandemic proportions. However, obese subjects differ in insulin resistance, adipokine production and co-morbidities. Based on fasting plasma analysis, obese subjects were grouped as Low Acylation Stimulating protein (ASP) and Triglyceride (TG) (LAT) vs High ASP and TG (HAT). Subcutaneous (SC) and omental (OM) adipose tissues (n = 21) were analysed by microarray, and biologic pathways in lipid metabolism and inflammation were specifically examined. METHODS: LAT and HAT groups were matched in age, obesity, insulin, and glucose, and had similar expression of insulin-related genes (InsR, IRS-1). ASP related genes tended to be increased in the HAT group and were correlated (factor B, adipsin, complement C3, p < 0.01 each). Differences between LAT and HAT group were almost exclusively in SC tissue, with little difference in OM tissue. Increased C5L2 (p < 0.01), an ASP receptor, in HAT suggests a compensatory ASP pathway, associated with increased TG storage. RESULTS: HAT adipose tissue demonstrated increased lipid related genes for storage (CD36, DGAT1, DGAT2, SCD1, FASN, and LPL), lipolysis (HSL, CES1, perilipin), fatty acid binding proteins (FABP1, FABP3) and adipocyte differentiation markers (CEBPalpha, CEBPbeta, PPARgamma). By contrast, oxidation related genes were decreased (AMPK, UCP1, CPT1, FABP7). HAT subjects had increased anti-inflammatory genes TGFB1, TIMP1, TIMP3, and TIMP4 while proinflammatory PIG7 and MMP2 were also significantly increased; all genes, p < 0.025. CONCLUSION: Taken together, the profile of C5L2 receptor, ASP gene expression and metabolic factors in adipose tissue from morbidly obese HAT subjects suggests a compensatory response associated with the increased plasma ASP and TG.
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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 ».