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Enregistrement W4393276347 · doi:10.1101/2024.03.25.586620

Matrisome gene expression is altered during non-allometric heart growth in genetically enlarged <i>Drosophila</i>

2024· preprint· en· W4393276347 sur OpenAlexaff
Rachel M. Andrews, J. Roger Jacobs

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Fibrosis and Remodeling
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllometryDrosophila (subgenus)BiologyGene expressionGeneExpression (computer science)GeneticsEvolutionary biologyEcologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The cardiac extracellular matrix (ECM) is critical to defining the biophysical properties of the heart that adapt to changing stresses with growth or disease. The ECM is commonly dysregulated in chronic disease such as hypertension, diabetes, and cardiomyopathies, often leading to the development of fibrosis. There are no treatment options to address most ECM cardiomyopathies, but developing therapeutic targets necessitates an understanding of the regulation of ECM remodelling. Here, we employ a larval Drosophila overgrowth model (“giant larvae”) to overload the heart and alter ECM remodelling in vivo . These larvae grow to immense sizes without exhibiting hallmarks of obesity. Remarkably, cardiac ECM organization scales allometrically despite overload. The main effect observed is a change in Collagen fibril thickness, possibly reflecting changes to tension in the system. Overgrowth-induced changes in gene expression similarly suggest changes in Collagen assembly, such as a dramatic increase in LOXL2, the main Collagen crosslinking enzyme. This could indicate that larvae may compensate for the stress of overgrowth by stabilizing the Collagen network. The enlarged hearts of giant larvae cannot contract fully at systole. Taken together, this reveals non-allometric changes to cardiac form and output with increasing body size. Overall, our overgrowth model presents an intriguing opportunity to examine the ability of a system to tolerate overgrowth without the metabolic inputs of obesity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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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