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Enregistrement W2919275303 · doi:10.1139/gen-2018-0159

Gene expression patterns indicate that a high-fat–high-carbohydrate diet causes mitochondrial dysfunction in fish

2019· article· en· W2919275303 sur OpenAlexvenueno aff
Wassana Prisingkorn, Ivan Jakovlić, Shaokui Yi, Fang-Yu Deng, Yuhua Zhao, Weimin Wang

Notice bibliographique

RevueGenome · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEarmarked Fund for Modern Agro-industry Technology Research SystemHuazhong Agricultural University
Mots-clésBiologyTranscriptomeMitochondrial biogenesisNutrigenomicsFatty liverGeneGeneticsGene expressionInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Expensive and unsustainable fishmeal is increasingly being replaced with cheaper lipids and carbohydrates as sources of energy in aquaculture. Although it is known that the excess of lipids and carbohydrates has negative effects on nutrient utilization, growth, metabolic homeostasis, and health of fish, our current understanding of mechanisms behind these effects is limited. To improve the understanding of diet-induced metabolic disorders (both in fish and other vertebrates), we conducted an eight-week high-fat-high-carbohydrate diet feeding trial on blunt snout bream (Megalobrama amblycephala), and studied gene expression changes (transcriptome and qPCR) in the liver. Disproportionately large numbers of differentially expressed genes were associated with mitochondrial metabolism, neurodegenerative diseases (Alzheimer's, Huntington's, and Parkinson's), and functional categories indicative of liver dysfunction. A high-fat-high-carbohydrate diet may have caused mitochondrial dysfunction, and possibly downregulated the mitochondrial biogenesis in the liver. While the relationship between diet and neurodegenerative disorders is well-established in mammals, this is the first report of this connection in fish. We propose that fishes should be further explored as a potentially promising model to study the mechanisms of diet-associated neurodegenerative disorders in humans.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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