Remodeling adipose tissue through in silico modulation of fat storage for the prevention of type 2 diabetes
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
BACKGROUND: Type 2 diabetes is one of the leading non-infectious diseases worldwide and closely relates to excess adipose tissue accumulation as seen in obesity. Specifically, hypertrophic expansion of adipose tissues is related to increased cardiometabolic risk leading to type 2 diabetes. Studying mechanisms underlying adipocyte hypertrophy could lead to the identification of potential targets for the treatment of these conditions. RESULTS: We present iTC1390adip, a highly curated metabolic network of the human adipocyte presenting various improvements over the previously published iAdipocytes1809. iTC1390adip contains 1390 genes, 4519 reactions and 3664 metabolites. We validated the network obtaining 92.6% accuracy by comparing experimental gene essentiality in various cell lines to our predictions of biomass production. Using flux balance analysis under various test conditions, we predict the effect of gene deletion on both lipid droplet and biomass production, resulting in the identification of 27 genes that could reduce adipocyte hypertrophy. We also used expression data from visceral and subcutaneous adipose tissues to compare the effect of single gene deletions between adipocytes from each compartment. CONCLUSIONS: We generated a highly curated metabolic network of the human adipose tissue and used it to identify potential targets for adipose tissue metabolic dysfunction leading to the development of type 2 diabetes.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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