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Enregistrement W4313368026 · doi:10.1016/j.isci.2022.105811

Transcriptomic profiling reveals sex-specific molecular signatures of adipose endothelial cells under obesogenic conditions

2022· article· en· W4313368026 sur OpenAlexafffund
Martina Rudnicki, Alexandra Pislaru, Omid Rezvan, Eric Rullman, Aly Fawzy, Emmanuel Nwadozi, Emilie Roudier, Thomas Gustafsson, Tara L. Haas

Notice bibliographique

RevueiScience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAdipose tissueTranscriptomeBiologyPhenotypeAngiogenesisAdipose tissue macrophagesEndocrinologyInternal medicineInflammationDownregulation and upregulationWhite adipose tissueGene expression profilingTumor necrosis factor alphaGene expressionGeneCell biologyGeneticsImmunologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Female mice display greater adipose angiogenesis and maintain healthier adipose tissue than do males upon high-fat diet feeding. Through transcriptome analysis of endothelial cells (EC) from the white adipose tissue of male and female mice high-fat-fed for 7 weeks, we found that adipose EC exhibited pronouncedly sex-distinct transcriptomes. Genes upregulated in female adipose EC were associated with proliferation, oxidative phosphorylation, and chromatin remodeling contrasting the dominant enrichment for genes related to inflammation and a senescence-associated secretory of male EC. Similar sex-biased phenotypes of adipose EC were detectable in a dataset of aged EC. The highly proliferative phenotype of female EC was observed also in culture conditions. In turn, male EC displayed greater inflammatory potential than female EC in culture, based on basal and tumor necrosis factor alpha-stimulated patterns of gene expression. Our study provides insights into molecular programs that distinguish male and female EC responses to pathophysiological conditions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,517

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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