Loss of Malat1 does not modify age- or diet-induced adipose tissue accretion and insulin resistance in mice
Notice bibliographique
Résumé
Several studies have suggested that signals emerging from white adipose tissue can contribute to the control of longevity. In turn, aging is associated with perturbed regulation and partitioning of fat depots and insulin resistance. However, the exact mechanisms involved in these relationships remain undetermined. Using RAP-PCR on adipose tissue of young and old male mice coupled with qPCR validation, we have uncovered the long non-coding RNA Malat1 as a gene robustly downregulated in visceral white adipose tissue (vWAT) during normal aging in male mice and men. Reductions in Malat1 expression in subcutaneous WAT (scWAT) were also observed in genetic (ob and db) as well as diet-induced models of obesity. Based on these findings, Malat1+/+ and Malat1-/- mouse littermates were thus probed to detect whether loss of Malat1 would impact age or diet-induced gain in fat mass and development of glucose intolerance. Contrary to this hypothesis, male and female Malat1-deficient mice gained as much weight, and developed insulin resistance to a similar extent as their Malat1+/+ littermates when studied up to eight months old on regular chow or a high-fat, high-sucrose diet. Moreover, we observed no marked difference in oxygen consumption, food intake, or lipid profiles between Malat1+/+ and Malat1-/- mice. Therefore, we conclude that the overall metabolic impact of the absence of Malat1 on adipose tissue accretion and glucose intolerance is either physiologically not relevant upon aging and obesity, or that it is masked by as yet unknown compensatory mechanisms.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».