Notice bibliographique
Résumé
Aging causes alterations in body composition. Specifically, visceral fat mass increases with age and is associated with age-related diseases. The pathogenic potential of visceral fat accumulation has been associated with its anatomical location and metabolic activity. Visceral fat may control systemic metabolism by secreting molecules that act in distal tissues, mainly the liver, through the portal vein. Currently, little is known about age-related changes in visceral fat in humans. Aiming to identify molecular and cellular changes occurring with aging in the visceral fat of humans, we analyzed publicly available transcriptomic data of 355 omentum samples from the Genotype-Tissue Expression portal (GTEx) of 20-79-year-old males and females. We identified the functional enrichment of genes associated with aging, inferred age-related changes in visceral fat cellularity by deconvolution analysis, profiled the senescence-associated secretory phenotype of visceral adipose tissue, and predicted the connectivity of the age-induced visceral fat secretome with the liver. We demonstrate that age induces alterations in visceral fat cellularity, synchronous to changes in metabolic pathways and a shift toward a pro-inflammatory secretory phenotype. Furthermore, our approach identified candidates such as <i>ADIPOQ-ADIPOR1/ADIPOR2, FCN2-LPR1</i>, and <i>TF-TFR2</i> to mediate visceral fat-liver crosstalk in the context of aging. These findings cast light on how alterations in visceral fat with aging contribute to liver dysfunction and age-related disease etiology.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».