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Enregistrement W4366280632 · doi:10.3390/curroncol30040320

High-Fat Diet Exposure in Early Life Alters Mammary Metabolic and Inflammatory Microenvironment in Favor of Breast Tumorigenesis Later in Life in Mice

2023· article· en· W4366280632 sur OpenAlexvenueno aff
Tang Ying, Ting-Chun Lin, Young‐Cheul Kim, Soonkyu Chung, Zhenhua Liu

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureU.S. Department of Agriculture
Mots-clésMedicineCarcinogenesisInflammationBreast cancerBioinformaticsCancer researchPhysiologyInternal medicineBiologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emerging evidence highlights the important impact of early-life exposures on cancer development later in life. The present study aimed to investigate the impacts of a high-fat diet in early life on the mammary microenvironment in relation to breast tumorigenesis. Forty-four female C57BL/6 mice were fed a low-fat diet (LF, 10 kcal% fat) or a high-fat diet (HF, 60 kcal% fat) for 8 weeks starting at ~4 weeks of age. Twenty-two mice were sacrificed immediately after an 8 week feeding, and the rest of mice were switched to a normal diet for maintenance (Lab Diet, #5P76) for additional 12 weeks. A panel of metabolic parameters, inflammatory cytokines, as well as tumorigenic Wnt-signaling target genes were analyzed. The HF diet increased body weight and exacerbated mammary metabolic and inflammatory status. The disrupted microenvironment remains significant to the later life equivalent to young adulthood (p < 0.05). Mammary Wnt-signaling was elevated right after the HF diet as indicated by the upregulated expression of its downstream genes, whereas it was surprisingly suppressed after switching diets (p < 0.05). In summary, HF-induced overweight/obesity in early life altered the mammary metabolic and inflammatory microenvironments in favor of breast tumorigenesis, although its overall impact to breast cancer later in life warrants further investigation.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,721

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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