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Enregistrement W2895921066 · doi:10.1093/jas/sky391

Body condition of late pregnant gilts affects the expression of selected adipokines and their receptors in mammary fat and backfat tissues1

2018· article· en· W2895921066 sur OpenAlexaff
Cristiane Regina do Amaral Duarte, C. Farmer, Marie‐France Palin

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésLeptinProlactinAdiponectinEndocrinologyInternal medicineBiologyMammary glandLactationAdipokineGestationAdipose tissueProlactin receptorLeptin receptorReceptorHormonePregnancyInsulinObesityMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of body condition in late gestating gilts on gene expression of selected adipokines and their receptors in backfat and mammary fat tissues was studied. The presence of associations between mammary gland composition variables and the mRNA abundance of selected genes and serum concentrations of adiponectin and leptin was also investigated. A total of 45 gilts were selected at mating based on their backfat depth and were allocated to three groups: (1) low backfat (LBF; 12-15 mm; n = 14), (2) medium backfat (MBF; 17-19 mm; n = 15), and (3) high backfat (HBF; 22-26 mm; n = 16). Gilts were fed different amounts of a conventional diet to maintain differences in backfat depth throughout the gestation period. Blood samples were collected at day 109 of gestation to measure adiponectin and leptin serum concentrations. Gilts were slaughtered on day 110 of gestation, and mammary glands were collected to determine mammary composition. Mammary fat and backfat tissues were also sampled to measure the mRNA abundance of selected genes. In mammary fat tissue, there was an effect of body condition on the prolactin (PRL; P = 0.01), adiponutrin (PNPLA3; P < 0.10), and prolactin receptor long form (PRLR-LF; P < 0.10) genes. There was a greater PRL mRNA abundance in mammary fat tissue from HBF than LBF or MBF gilts (P < 0.05). The PNPLA3 mRNA abundance was lower in HBF than in MBF gilts (P < 0.05), and that of PRLR-LF was lower in LBF than in HBF gilts (P < 0.05). In backfat, body condition affected the mRNA abundance of leptin (P < 0.05) and PNPLA3 (P < 0.01), with the greatest expression levels being observed in HBF gilts for both genes. Association analyses suggest a detrimental effect of high circulating leptin concentrations on gilts mammary development, as reflected by the negative correlations between serum leptin and protein percent (r = -0.66, P < 0.01), and concentrations of DNA (r = -0.62, P < 0.01) and RNA (r = -0.60, P < 0.01) in mammary parenchyma. Current results show that body condition of gilts at the end of gestation can affect the expression of adipokines in mammary fat and backfat tissues, with a different regulation of transcript abundance being observed in these two fat depots. Results also suggest that circulating leptin is strongly associated with mammary gland composition of late pregnant gilts, whereas locally synthesized leptin from mammary fat tissue is not.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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