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Enregistrement W2559734835 · doi:10.1071/rdv29n1ab1

1 INSULIN TREATMENT DURING IN VITRO OOCYTE MATURATION LEADS TO DIFFERENT GENE EXPRESSION AND METHYLATION PATTERNS OF KEY GENES ASSOCIATED WITH METABOLISM AND STEROID SYNTHESIS IN THE BOVINE BLASTOCYST

2016· article· en· W2559734835 sur OpenAlexaff
Denise Laskowski, P. Humblot, Marc‐André Sirard, Ylva Sjunnesson, Göran Andersson, Renée Båge

Notice bibliographique

RevueReproduction Fertility and Development · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigenomeDNA methylationBiologyEpigeneticsTranscriptomeEpigenomicsOocyteHyperinsulinemiaGeneticsBlastocystInsulinMethylationAndrologyBisulfite sequencingReproductive technologyGeneInsulin resistanceEndocrinologyGene expressionEmbryoMedicineEmbryogenesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity and overfeeding are common causes for female infertility, leading to insulin resistance and hyperinsulinemia and associated with an increased risk for type 2 diabetes mellitus (Pasquali et al., http://dx.doi.org/10.1093/humupd/dmg024). We investigated here the effect of insulin during in vitro oocyte maturation on methylation changes in bovine Day 8 blastocysts (BC8) and focused on methylation patterns of candidate genes associated with metabolism and steroidogenesis (Day 0 = day of oocyte collection). Abattoir-derived oocytes (n = 882) were in vitro matured for 22 h with 2 different insulin concentrations, INS10 (10 µg mL-1) and INS0.1 (0.1 µg mL-1) or without insulin (INS0, control). Subsequently, IVF and IVC were performed to equal standardized conditions for all groups. Parallel genomic DNA and total RNA extraction (AllPrepDNA/RNA micro kit, cat no. 80284, Qiagen®, Valencia, CA, USA) from pools of 10 frozen (-80°C) BC8 was followed by transcriptome and epigenome analysis (Laskowski et al., http://dx.doi.org/10.1071/RD15315). An empirical Bayes moderated t-test and the ‘limma’ package in R (www.r-project.org) were used to search for differentially expressed genes between the control and the insulin groups. Analysis of the epigenome by using a specific pipeline, described by Shojaei Saadi et al. (2014 BMC Genomics 15, 451), showed that 7632 and 3914 regions were hypomethylated in the INS0.1 and INS10 v. INS0, whereas 6026 and 8504 regions were hypermethylated in INS0.1 and INS10 v. INS0. Combining epigenetic and transcriptomic data, we found that high methylation and low expression or the reverse (low methylation and high expression) were observed for a set of 14 and 11 genes for INS0.1 and INS10 respectively. Most of these genes are associated with lipid metabolism, steroid synthesis, and oxidative stress. Further investigation of the localization of differentially methylated regions (DMR) in genes showed that the conservation odds (methylation) was in general higher in coding regions and CpG islands than in noncoding regions. We observed a large overlap of DMR in the 2 insulin groups compared with controls (3233 common DMR). These numerous changes illustrate the potential unfavourable effects of elevated insulin during maturation leading to alteration of the methylation patterns of the early embryo. This model may help us better understand the mechanisms by which metabolic disorders observed pre-conception can affect embryonic development and subsequent health of the offspring. Our results based on changes in transcriptome or epigenome did show that insulin challenge during maturation leads to postponed effects associated with steroidogenesis, lipid metabolism and oxidative stress in the BC8. By this early stage, if persistent, specific changes in the expression and methylation patterns of genes associated to hyperinsulinemia may decrease the developmental potential of early embryos or could be responsible for subsequent pathologies. This study was funded by FORMAS.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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