Glucose Is Involved in the Dynamic Regulation of m6A in Patients With Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Context: N6-methyladenosine (m6A) in mRNA is the most abundant and reversible modification. However, the mechanism behind the decrease in m6A in patients with type 2 diabetes (T2D) has not yet been thoroughly investigated. Objective: To clarify whether glucose is involved in the dynamic regulation of m6A in T2D and to identify a possible underlying mechanism. Methods: Liquid chromatography/electrospray ionization/tandem mass spectrometry and quantitative PCR were performed to determine the m6A content and the mRNA expression of target genes in 102 patients with T2D and 107 controls. An additional 12 patients with normal fasting blood glucose, emergency hyperglycemia, or emergency hypoglycemia, as well as HepG2 cells with high-glucose treatment and FTO knockout or overexpression were used to confirm the initial observations in patients. Results: In patients with T2D, the m6A content was decreased, and mRNA expression levels of FTO, METTL3, METTL14, and WTAP were increased. Interestingly, the m6A content was negatively associated with mRNA expression levels of METTL3, METTL14, and FTO. Moreover, FTO was positively correlated with serum glucose. In HepG2 cells, high glucose upregulated FTO protein, whereas it had no significant effect on METTL3 or METTL14. Additionally, mRNA expression levels of FOXO1, G6PC, and DGAT2 were significantly increased and positively correlated with FTO and serum glucose in patients. Conclusions: Our data revealed that in patients with T2D, high-glucose-enhanced FTO mRNA expression resulted in a decrease in m6A. The lower m6A content might be responsible for the upregulation of methyltransferases. Additionally, FTO induced mRNA expression of FOXO1, G6PC, and DGAT2 and was closely associated with glucose metabolism.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».