Differences in Gene Expression and Gene Associations in Epicardial Fat Compared to Subcutaneous Fat
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Epicardial adipose tissue (EAT) plays a role in cardiac physiology and may contribute to the development of coronary artery disease. Our objective was to determine whether there was a significant difference in gene expression in EAT compared to subcutaneous adipose tissue (SAT) and to identify potential relationships. MEDLINE and EMBASE were searched using the key terms "Epicardial Adipose Tissue" or "Epicardial Fat" in combination with "RNA", "mRNA", or "gene". The entry criteria were studies that presented primary data including expression levels of mRNA in human EAT compared with SAT and an expression of variance (SD). Genes identified by 2 or more studies were evaluated. Genes that showed significant change in expression between EAT and SAT were examined using the Gene Functional Classification analytical tool in Database for Annotation, Visualization and Integrated Discovery and cross-validated by ToppGene. Seventeen genes were identified from 25 studies. Meta-analysis showed that 10 genes (ADORA1, adiponectin, AGT, ADM, CATA, IL-1β, MCP-1, RBP-4, TNF-α, UCP-1) were significantly different in EAT. Gene Functional Classification analysis yielded 23 clusters with significant relationships. The top clusters were focused on responses to glucocorticoid stimulus, regulation of apoptosis, cellular ion homeostasis, and responses to hormone stimulus. Genetic analysis shows that EAT is discretely different from SAT. ADORA1, adiponectin, AGT, ADM, CATA, IL-1β, MCP-1, RBP-4, TNF-α, and UCP-1 may play significant roles in the unique physiology of EAT and/or its role in pathophysiology, through mechanisms as diverse as steroid hormone responses and regulation of apoptosis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle