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Enregistrement W4391873647 · doi:10.1093/jcag/gwad061.198

A198 RELATIONSHIP BETWEEN HEPATIC GENE EXPRESSION AND MICROBIOME ACCORDING TO DISEASE SEVERITY IN OBESE PATIENTS WITH NON-ALCOHOLIC FATTY LIVER DISEASE

2024· article· en· W4391873647 sur OpenAlexaff
Y Ghorbani, Katherine J. P. Schwenger, Anastasia Teterina, Yanli Liu, Wendy Lou, Sandra E. Fischer, Timothy Jackson, Allan Okrainec, Johane P. Allard

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFatty liverDiseaseAlcoholic liver diseaseMicrobiomeGastroenterologyInternal medicineGeneMedicineBiologyBioinformaticsGeneticsCirrhosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) ranges from steatosis to inflammation (steatohepatitis; NASH), fibrosis and cirrhosis. Development and progression of NAFLD/NASH is attributed to factors such as obesity and metabolic syndrome as well as intestinal microbiome (IM) but research is limited on the relationship between IM and hepatic gene expression. Aims Our objective was to assess in obese patients;1) the transcriptome signature of NAFLD and fibrosis and; 2) determine the relationship between the identified genes and IM. Methods Biochemical and anthropometric measurements as well fecal samples for IM shotgun metagenomic sequencing were collected in those with obesity undergoing bariatric surgery. Liver histology was assessed using Brunt scoring system and hepatic transcriptome was assessed using RNA-Seq. Differences in biochemical data and IM were determined using Kruskal-Wallis test followed by Wilcoxon ranked sum test. Differentially expressed genes (DEGs) in the liver were determined using DESeq2 package in R and had |log2 foldchange| ≥1 with adjusted p-value ampersand:003C0.05. Spearman correlation coefficients was used to evaluate the association between significant DEGs and significant bacteria and adjusted using Benjamini-Hochberg. Results 93 patients had both transcriptome and IM data. Of those, 27 had normal liver obese (NLO) and 66 had NAFLD (including 31 NASH). In those with NAFLD, 19 had no fibrosis (F0) and 47 had presence of fibrosis (F1-F4). We found 71 significantly different DEGs (e.g. PPP1R3G ) in NASH vs NLO and 12 (e.g. THBS2 and GLI2) in NAFLD with presence of fibrosis vs no fibrosis. Those with NASH generally had higher Escherichia coli, Blautia hansenii and lower Alistipees putredinis. Those with NAFLD and fibrosis had increased E. coli and reduced Eubacterium ventriosum and A. putredinis. In the preliminary analysis of NASH vs NLO, B. hansenii negatively correlated with glucose homeostasis-related PPP1R3G. In those with NAFLD, A. putredinis correlated negatively with THBS2 (i.e. Thrombospondin-2) and, in patients with NAFLD and fibrosis, E. coli correlated positively with GLI2 (related to activation of hepatic stellate cells). Conclusions DEGs were associated with specific bacteria in NASH or fibrosis. Next steps include analyzing the microbial metagenomic pathways as well as metabolites and determine the relationship between the IM, hepatic transcriptome and metabolites according to disease severity. Funding Agencies CIHRAmerican College of Gastroenterology Bridge Award, BBDC Tamarack Graduate Award in Diabetes Research

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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