Gene cascade analysis in human granulosa tumor cells (KGN) following exposure to high levels of free fatty acids and insulin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Maternal metabolic disorders such as obesity and diabetes are detrimental factors that compromise fertility and the success rates of medically assisted procreation procedures. During metabolic stress, adipose tissue is more likely to release free fatty acids (FFA) in the serum resulting in an increase of FFA levels not only in blood, but also in follicular fluid (FF). In humans, high concentrations of palmitic acid and stearic acid reduced granulosa cell survival and were associated with poor cumulus-oocyte complex (COC) morphology. Obesity and high levels of circulating FFA were also causatively linked to hampered insulin sensitivity in cells and compensatory hyperinsulinemia. To provide a global picture of the principal upstream signaling pathways and genomic mechanisms involved in this metabolic context, human granulosa-like tumor cells (KGN) were treated with a combination of palmitic acid, oleic acid, and stearic acid at the higher physiological concentrations found in the follicular fluid of women with a higher body mass index (BMI) (≥ 30.0 kg/m 2 ). We also tested a high concentration of insulin alone and in combination with high concentrations of fatty acids. Transcription analysis by RNA-seq with a cut off for fold change of 1.5 and p-value 0.05 resulted in thousands of differentially expressed genes for each treatment. Using analysis software such as Ingenuity Pathway Analysis (IPA), we were able to establish that high concentrations of FFA affected the expression of genes mainly related to glucose and insulin homoeostasis, fatty acid metabolism, as well as steroidogenesis and granulosa cell differentiation processes. The combination of insulin and high concentrations of FFA affected signaling pathways related to apoptosis, inflammation, and oxidative stress. Taken together, our results provided new information on the mechanisms that might be involved in human granulosa cells exposed to high concentrations of FFA and insulin in the contexts of metabolism disorders.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».