Gender differences in the risk of developing obesity related disease can be explained by sex‐specific molecular signatures that regulates adipose endothelial cell growth
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is the excessive growth of adipose tissue resulting from the chronic consumption of excess calories and is a recognised risk factor for developing cardio-metabolic diseases. There is however a significant variation in the size and expandibility of different adipose tissue in humans. The inability of adipose tissue to expand “safely” leads to ectopic fat deposition, causing insulin resistance, type 2 diabetes and cardiovascular conditions – which are more prevalent in men than women. Thus, the mechanisms that control the expandability of adipose tissue are key factors in determining diabetes risk in obesity. An interesting study from York University have provided new insights on the biological underpinning in gender differences in the risk of developing obesity-related diseases. Previous study from this group has observed that when mice become obese, females grow more new blood vessels to supply the expanding fat tissue with oxygen and nutrients, whereas males grow a lot less. To understand the mechanism regulating this, the team used software to help sift through thousands of genes to zero in on the ones that would be associated with blood vessel growth. They discovered that processes associated with the proliferation of new blood vessels were high in the female mice, whereas the males had a high level of processes associated with inflammation. Thereafter, the investigators examined the behaviour of the endothelial cells ex-vivo. Interestingly, they observed that even when these cells were studied ex-vivo, male and female endothelial cells still behave very differently from each other - female endothelial cells replicated faster, while male endothelial cells displayed greater sensitivity to an inflammatory stimulus. Further studies to investigate the effects of specific genes in humans that regulate endothelial cells growth will provide potential therapeutic target to manage and treat obesity related cardio-metabolic diseases. The study was funded by a grant through the Canadian Institutes of Health Research, as well as the Natural Science and Engineering Research Council of Canada and York's Faculty of Health.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».