Identification of the principal transcriptional regulators for low-fat and high-fat meal responsive genes in small intestine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High-fat (HF) diet is a well-known cause of obesity. To identify principle transcriptional regulators that could be therapeutic targets of obesity, we investigated transcriptomic modulation in the duodenal mucosa following low-fat (LF) and HF meal ingestion. METHODS: Whereas one group of mice was sacrificed after fasting, the others were fed ad libitum with LF or HF meal, and sacrificed 30 min, 1 h and 3 h after the beginning of the meal. A transcriptome analysis of the duodenal mucosa of the 7 groups was conducted using both microarray and serial analysis of gene expression (SAGE) method followed by an Ingenuity Pathways Analysis (IPA). RESULTS: SAGE and microarray showed that the modulation of a total of 896 transcripts in the duodenal mucosa after LF and/or HF meal, compared to the fasting condition. The IPA identified lipid metabolism, molecular transport, and small molecule biochemistry as top three molecular and cellular functions for the HF-responsive, HF-specific, HF-delay, and LF-HF different genes. Moreover, the top transcriptional regulator for the HF-responsive and HF-specific genes was peroxisome proliferator-activated receptor alpha (PPARα). On the other hand, the LF-responsive and LF-specific genes were related to carbohydrate metabolism, cellular function and maintenance, and cell death/cellular growth and proliferation, and the top transcriptional regulators were forkhead box protein O1 (FOXO1) and cAMP response element binding protein 1 (CREB1), respectively. CONCLUSIONS: These results will help to understand the molecular mechanisms of intestinal response after LF and HF ingestions, and contribute to identify therapeutic targets for obesity and obesity-related diseases.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».