Early-Life Exposure to Lipopolysaccharide Induces Persistent Changes in Gene Expression Profiles in the Liver and Spleen of Female FVB/N Mice
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to investigate how subcutaneous (sc) lipopolysaccharide (LPS) administration affects the gene expression profiles of insulin signaling as well as innate and adaptive immunity genes in mouse livers and spleens. FVB/N female mice were randomly assigned to one of two treatment groups at 5 weeks of age: (1) a six-week subcutaneous injection of saline at 11 μL/h (control—CON), or (2) a six-week subcutaneous injection of LPS from Escherichia coli 0111:B4 at 0.1 μg/g body weight at 11 μL/h. At 106 weeks (i.e., 742 days) after the last treatment, mice were euthanized. Following euthanasia, liver and spleen samples were collected, snap frozen, and stored at −80 °C until gene expression profiling. LPS upregulated nine genes in the liver, according to the findings (Pparg, Frs3, Kras, Raf1, Gsk3b, Rras2, Hk2, Pik3r2, and Myd88). With a 4.18-fold increase over the CON group, Pparg was the most up-regulated gene in the liver. Based on the annotation cluster analysis, LPS treatment upregulated liver genes which are involved in pathways associated with hepatic steatosis, B- and T-cell receptor signaling, chemokine signaling, as well as other types of cancers such as endometrial cancer, prostate cancer, and colorectal cancer. LPS increased the spleen expression of Ccl11, Ccl25, Il6, Cxcl5, Pparg, Tlr4, Nos2, Cxcl11, Il1a, Ccl17, and Fcgr3, all of which are involved in innate and adaptive immune responses and the regulation of cytokine production. Furthermore, functional analysis revealed that cytokine–cytokine receptor interaction and chemokine signaling pathways were the most enriched in LPS-treated mice spleen tissue. Our findings support the notion that early-life LPS exposure can result in long-term changes in gene expression profiling in the liver and spleen tissues of FVB/N female mice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».