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Enregistrement W4322771745 · doi:10.1016/j.isci.2023.106313

NLRC5 affects diet-induced adiposity in female mice and co-regulates peroxisome proliferator-activated receptor PPARγ target genes

2023· article· en· W4322771745 sur OpenAlexafffund
Sarah Bauer, Vanessa Aeissen, Alena M. Bubeck, Ioannis Kienes, Kornelia Ellwanger, Mona Scheurenbrand, Fjolla Rexhepi, Sheela Ramanathan, Philip Rosenstiel, W. Florian Fricke, Thomas A. Kufer

Notice bibliographique

RevueiScience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMinisterium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-WürttembergDeutscher Akademischer AustauschdienstUniversité de Sherbrooke
Mots-clésPeroxisome proliferator-activated receptorPeroxisomeBiologyCell biologyTranscriptional regulationReceptorAdipose tissueGeneEndocrinologyTranscription factorBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

mice presented with higher weight gain and more adipose tissue (AT) compared to wild-type (WT) animals. Mechanistically, we demonstrate that NLRC5 enhanced the expression of peroxisome proliferator-activated receptor (PPAR) γ target genes in human cells. We identify Sin3A and negative elongation factor (NELF) B as two novel NLRC5 interaction partners and show that Sin3A partly modulates the synergistic transcriptional effect of NLRC5 on PPARγ. Collectively, we show that NLRC5 contributes to weight gain in mice, which involves transcriptional enhancement of PPARγ targets by NLRC5 that is co-regulated by Sin3A.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0000,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,239 · 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.

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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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