AKR1C2 and AKR1C3 expression in adipose tissue: Association with body fat distribution and regulatory variants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Changes in androgen dynamics within adipose tissue have been proposed as modulators of body fat accumulation. In this context, AKR1C2 likely plays a significant role by inactivating 5α-dihydrotestosterone. AIM: To characterize AKR1C2 expression patterns across adipose depots and cell populations and to provide insight into the link with body fat distribution and genetic regulation. METHODS: We used RNA sequencing data from severely obese patients to assess patterns of AKR1C2 and AKR1C3 expression in abdominal adipose tissue depots and cell fractions. We additionally used data from 856 women to assess AKR1C2 heritability and to link its expression in adipose tissue with body fat distribution. Further, we used public resources to study AKR1C2 genetic regulation as well as reference epigenome data for regulatory element profiling and functional interpretation of genetic data. RESULTS: We found that mature adipocytes and adipocyte-committed adipocyte progenitor cells (APCs) had enriched expression of AKR1C2. We found adipose tissue AKR1C2 and AKR1C3 expression to be significantly and positively associated with percentage trunk fat mass in women. We identified strong genetic regulation of AKR1C2 by rs28571848 and rs34477787 located on the binding sites of two nuclear transcription factors, namely retinoid acid-related orphan receptor alpha and the glucocorticoid receptor. CONCLUSION: We confirm the link between AKR1C2, adipogenic differentiation and adipose tissue distribution. We provide insight into genetic regulation of AKR1C2 by identifying regulatory variants mapping to binding sites for the glucocorticoid receptor and retinoid acid-related orphan receptor alpha which may in part mediate the effect of AKR1C2 expression on body fat distribution.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».