Gene Expression Changes in Adipose Tissue with Diet- and/or Exercise-Induced Weight Loss
Notice bibliographique
Résumé
Adipose tissue plays a role in obesity-related cancers via increased production of inflammatory factors, steroid hormones, and altered adipokines. The impact of weight loss on adipose tissue gene expression may provide insights into pathways linking obesity with cancer risk. We conducted an ancillary study within a randomized trial of diet, exercise, or combined diet + exercise versus control among overweight/obese postmenopausal women. In 45 women, subcutaneous adipose tissue biopsies were conducted at baseline and after 6 months, and changes in adipose tissue gene expression were determined by microarray with an emphasis on prespecified candidate pathways as well as by unsupervised clustering of more than 37,000 transcripts (Illumina). Analyses were conducted first by randomization group and then by degree of weight change at 6-months in all women combined. At 6 months, diet, exercise, and diet + exercise participants lost a mean of 8.8, 2.5, and 7.9 kg (all P < 0.05 vs. no change in controls). There was no significant change in candidate gene expression by intervention group. In analysis by weight change category, greater weight loss was associated a decrease in 17β-hydroxysteroid dehydrogenase-1 (HSD17B1, Ptrend < 0.01) and leptin (LEP, Ptrend < 0.01) expression, and marginally significant increased expression of estrogen receptor-1 (ESR1, Ptrend = 0.08) and insulin-like growth factor-binding protein-3 (IGFBP3, Ptrend = 0.08). Unsupervised clustering revealed 83 transcripts with statistically significant changes. Multiple gene expression changes correlated with changes in associated serum biomarkers. Weight loss was associated with changes in adipose tissue gene expression after 6 months, particularly in two pathways postulated to link obesity and cancer, that is, steroid hormone metabolism and IGF signaling. Cancer Prev Res; 6(3); 217-31. ©2013 AACR.
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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 ».