Leptin Signaling: Decoding of Genetic Pathways using Bioinformatics; Shaping Bariatric Surgery Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Leptin, a hormone central to energy homeostasis and appetite regulation, plays a pivotal role in obesity and metabolic health. Single nucleotide polymorphisms (SNPs) in the leptin (LEP) and leptin receptor (LEPR) genes influence leptin signaling and may explain variability in outcomes following bariatric surgery. This bioinformatics-driven study examines the role of LEP and LEPR SNPs in modulating weight loss, metabolic changes, and hormonal responses post-surgery. Methods: A total of 55 leptin SNPs and 216 leptin receptor SNPs were assessed for functional impact using SIFT, PolyPhen-2, and Mutation Assessor. Pathway enrichment analyses using DAVID and g:Profiler identified biological processes and signaling pathways linked to leptin function. Protein-protein interaction (PPI) networks were constructed via STRING and visualized in Cytoscape to explore molecular interactions. Statistical models evaluated associations between SNPs and surgical outcomes, including weight loss and metabolic improvements. Key pathways with false discovery rates (FDR) < 0.01 were highlighted to emphasize significance. Results: Bioinformatics analyses revealed LEP and LEPR as critical variants associated with bariatric surgery outcomes. Specifically, LEP rs7799039 G allele carriers exhibited diminished weight loss (p < 0.05) and metabolic improvements. Functional prediction tools consistently indicated deleterious effects on leptin signaling. Pathway enrichment analyses identified leptin's involvement in critical pathways, including the adipocytokine signaling pathway (hsa04920, 2 of 68 genes, strength = 2.46, FDR = 0.0042)," "AMPK signaling pathway (hsa04152, 2 of 120 genes, strength = 2.22, FDR = 0.0064)," and "non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) pathway (hsa04932, 2 of 146 genes, strength = 2.13, FDR = 0.0064). PPI networks underscored leptin’s interactions with key metabolic and inflammatory regulators, such as TNF-α and IL-6, suggesting a broader impact on energy metabolism and inflammation. Conclusion: This study demonstrates the utility of bioinformatics in elucidating the genetic basis of variable bariatric surgery outcomes. LEP and LEPR SNPs modulate critical pathways influencing weight loss and metabolic responses. Integrating genetic insights with bariatric care could advance precision medicine approaches for obesity management. Future studies with larger cohorts are warranted to confirm these findings and strengthen predictive models.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».