Exercise and High-Fat Diet in Obesity: Functional Genomics Perspectives of Two Energy Homeostasis Pillars
Notice bibliographique
Résumé
The heavy impact of obesity on both the population general health and the economy makes clarifying the underlying mechanisms, identifying pharmacological targets, and developing efficient therapies for obesity of high importance. The main struggle facing obesity research is that the underlying mechanistic pathways are yet to be fully revealed. This limits both our understanding of pathogenesis and therapeutic progress toward treating the obesity epidemic. The current anti-obesity approaches are mainly a controlled diet and exercise which could have limitations. For instance, the "classical" anti-obesity approach of exercise might not be practical for patients suffering from disabilities that prevent them from routine exercise. Therefore, therapeutic alternatives are urgently required. Within this context, pharmacological agents could be relatively efficient in association to an adequate diet that remains the most efficient approach in such situation. Herein, we put a spotlight on potential therapeutic targets for obesity identified following differential genes expression-based studies aiming to find genes that are differentially expressed under diverse conditions depending on physical activity and diet (mainly high-fat), two key factors influencing obesity development and prognosis. Such functional genomics approaches contribute to elucidate the molecular mechanisms that both control obesity development and switch the genetic, biochemical, and metabolic pathways toward a specific energy balance phenotype. It is important to clarify that by "gene-related pathways", we refer to genes, the corresponding proteins and their potential receptors, the enzymes and molecules within both the cells in the intercellular space, that are related to the activation, the regulation, or the inactivation of the gene or its corresponding protein or pathways. We believe that this emerging area of functional genomics-related exploration will not only lead to novel mechanisms but also new applications and implications along with a new generation of treatments for obesity and the related metabolic disorders especially with the modern advances in pharmacological drug targeting and functional genomics techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».