RNA-Seq Analysis of Pubertal Mammary Epithelial Cells Reveals Novel n-3 Polyunsaturated Fatty Acid Transcriptomic Changes in the fat-1 Mouse Model
Notice bibliographique
Résumé
Background: The early exposure of nutrients during pubertal mammary gland development may reduce the risk of developing breast cancer later in life. Anticancer n-3 polyunsaturated fatty acids (n-3 PUFA) are shown to modulate pubertal mammary gland development; however, the mechanisms of action remain unclear. Prior work focused on effects at the whole tissue level, and little is known at the cellular level, such as at the level of mammary epithelial cells (MECs), which are implicated in cancer development. Methods: This pilot study examined the effects of lifelong n-3 PUFA exposure on the transcriptome by RNA-Seq in the isolated MECs of pubertal (6–8-week-old) female fat-1 transgenic mice capable of de novo n-3 PUFA synthesis. edgeR and DESeq2 were used separately for the differential expression analysis of RNA sequencing data followed by the Benjamani–Hochberg procedure for multiple testing correction. Results: Nine genes were found concordant and significantly different (p ≤ 0.05) by both the DESeq2 and edgeR methods. These genes were associated with multiple pathways, suggesting that n-3 PUFA stimulates estrogen-related signaling (Mlltl0, Galr3, and Nrip1) and a glycolytic profile (Soga1, Pdpr, and Uso1) while offering protective effects for immune and DNA damage responses (Glpd1, Garre1, and Rpa1) in MECs during puberty. Conclusions: This pilot study highlights the utility of RNA-Seq to better understanding the mechanistic effects of specific nutrients such as n-3 PUFA in a cell-specific manner. Thus, further studies are warranted to investigate the cell-specific mechanisms by which n-3 PUFA influences pubertal mammary gland development and breast cancer risk later in life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».