High-Fat Diet Exposure in Early Life Alters Mammary Metabolic and Inflammatory Microenvironment in Favor of Breast Tumorigenesis Later in Life in Mice
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».