A Systematic Review of the Effect of Lifestyle Interventions on Adipose Tissue Gene Expression: Implications for Carcinogenesis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The mechanisms driving the associations between body weight and physical activity levels and multiple types of cancer are not yet well understood. The purpose of this review was to examine the effects of lifestyle interventions on proposed biomarkers of lifestyle and cancer risk at the level of adipose tissue in humans. METHODS: Embase, MEDLINE, and CINAHL were searched by using keywords relating to exercise or diet interventions, adipose tissue biology, and outcomes of interest. Eligible studies included randomized clinical trials of exercise and/or dietary interventions in humans compared with control or other interventions, reporting the collection of subcutaneous abdominal adipose tissue. RESULTS: Nineteen studies met criteria for inclusion. Eight studies modified dietary intake, five altered exercise levels, and six studies used a combination of both. Change in subcutaneous adipose tissue gene expression was most commonly observed with dietary weight loss, with a pattern of decrease in leptin, tumor necrosis factor alpha, and interleukin 6, along with an increase in adiponectin. There was limited change with exercise-only interventions or study arms. CONCLUSIONS: Interventions leading to weight loss result in an altered gene expression of adipokines and inflammatory markers in subcutaneous adipose tissue, while less change in gene expression was noted with exercise alone.
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 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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».