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Enregistrement W2326080921 · doi:10.1158/1538-7445.am2012-3559

Abstract 3559: Gene-expression changes in adipose tissue with diet- and/or exercise-induced weight loss: a randomized controlled trial

2012· article· en· W2326080921 sur OpenAlexaff
Karen E. Foster‐Schubert, Kristin Campbell, Mario Kratz, Karen W. Makar, Derek Hagman, Ellen A. Schur, Marc B. Horton, Clare Abbenhardt, Liren Xiao, Ching‐Yun Wang, Catherine Duggan, Anne Mc Tiernan, Cornelia M. Ulrich

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeight lossEndocrinologyInternal medicineOverweightAdipose tissueObesityMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Adipose tissue (AT) plays a role in obesity-related disease pathogenesis via increased production of inflammatory factors, steroid hormones, and altered lipid metabolism. The impact of diet and/or exercise induced weight loss on AT gene expression will provide key insights into the pathways linking obesity with metabolic disease. Methods: We conducted an ancillary study within a randomized trial of calorie-reduced diet (D), exercise (E), or combined diet and exercise (D+E) vs control among overweight/obese postmenopausal women (Nutrition and Exercise for Women Study). Subcutaneous AT was biopsied at baseline and 6 months from 47 women. Gene expression was measured by the Illumina BeadChip WG-6 and interrogated for changes in candidate genes, and all array-based genes. Analyses were conducted by intervention group and by weight-loss group. Results: Participants were aged 58.3±4.7 years; with a mean BMI of 31.1±4.3 kg/m2. At 6 month, controls were weight-stable while D, E, and D+E participants lost on average 8.8 kg, 2.5 kg, and 7.9 kg (all P<0.05 vs control). There were no significant changes in candidate gene expression by intervention group. When all participants were analyzed by weight loss, in the group with >10% weight loss there was a progressive decrease in 17α hydroxysteroid dehydrogenase-1 (-35% p-trend=0.0002), steroid sulfatase (-26%, p-trend=0.02), 17α hydroxysteroid dehydrogenase-10 (-5%, p-trend=0.045), intercellular adhesion molecule 4 (-9%, p-trend=0.01), serum amyloid A (-38%, p-trend=0.01), and leptin (-44%, p-trend=0.00003) expression, with trends towards increased expression of estrogen receptor-1 (24% p-trend=0.004), C-reactive protein (23%, p-trend 0.008), vascular cell adhesion molecule 1 (34%, p-trend=0.04) and insulin-like growth factor (IGF) binding protein-3 (37%; p-trend=0.003). The unsupervised clustering of >37.000 transcripts by weight loss revealed 78 transcripts with statistically significant adjusted p-values. Leptin, the strongest signal in our candidate-gene analysis, was the 33rd strongest hit in this clustering. Conclusions: A 6-month lifestyle intervention caused weight loss with corresponding changes in AT gene expression, particularly steroid-hormone metabolism and IGF signaling, both pathways postulated to link obesity and cancer. Leptin is a primary signaling target of weight loss in adipose tissue, but weight change altered also a number of other biologic pathways in adipose tissue which requires further investigation. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 103rd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2012 Mar 31-Apr 4; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2012;72(8 Suppl):Abstract nr 3559. doi:1538-7445.AM2012-3559

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,336 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2012
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