Differences in Gene Expression and Gene Associations in Epicardial Fat Compared to Subcutaneous Fat
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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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».