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Enregistrement W4407594228 · doi:10.1016/j.redox.2025.103541

Multi-tissue metabolomics reveal mtDNA- and diet-specific metabolite profiles in a mouse model of cardiometabolic disease

2025· article· en· W4407594228 sur OpenAlexafffund
Abhishek Shastry, Mia Wilkinson, D.A. Miller, Michelle Kuriakose, Jennifer Veeneman, Matthew Ryan Smith, Charles C.T. Hindmarch, Kimberly J. Dunham‐Snary

Notice bibliographique

RevueRedox Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMitochondrial Function and Pathology
Établissements canadiensUniversity of TorontoQueen's University
Organismes subventionnairesInstitute of Nutrition, Metabolism and DiabetesFaculty of Health Sciences, Queen's UniversityCanada Research ChairsCanada Foundation for InnovationBanting Research FoundationU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMetabolomicsMetaboliteDiseaseBiologyMitochondrial DNAComputational biologyBioinformaticsGeneticsEndocrinologyInternal medicineMedicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: Excess consumption of sugar- and fat-rich foods has heightened the prevalence of cardiometabolic disease, which remains a driver of cardiovascular disease- and type II diabetes-related mortality globally. Skeletal muscle insulin resistance is an early feature of cardiometabolic disease and is a precursor to diabetes. Insulin resistance risk varies with self-reported race, whereby African-Americans have a greater risk of diabetes development relative to their White counterparts. Self-reported race is strongly associated with mitochondrial DNA (mtDNA) haplogroups, and previous reports have noted marked differences in bioenergetic and metabolic parameters in cells belonging to distinct mtDNA haplogroups, but the mechanism of these associations remains unknown. Additionally, distinguishing nuclear DNA (nDNA) and mtDNA contributions to cardiometabolic disease remains challenging in humans. The Mitochondrial-Nuclear eXchange (MNX) mouse model enables in vivo preclinical investigation of the role of mtDNA in cardiometabolic disease development, and has been implemented in studies of insulin resistance, fatty liver disease, and obesity in previous reports. METHODS: MNX mice, were fed sucrose-matched high-fat (45% kcal fat) or control diet (10% kcal fat) until 12 weeks of age (n = 5/group). Mice were weighed weekly and total body fat was collected at euthanasia. Gastrocnemius skeletal muscle and plasma metabolomes were characterized using untargeted dual-chromatography mass spectrometry; both hydrophilic interaction liquid chromatography (HILIC) and C18 columns were used, in positive- and negative-ion modes, respectively. RESULTS: was associated with branched chain amino acid metabolite co-expression. CONCLUSIONS: These results reveal novel nDNA-mtDNA interactions that drive significant changes in metabolite levels. Alterations to key metabolites involved in mitochondrial bioenergetic dysfunction and electron transport chain activity are implicated in elevated beta-oxidation during high-fat diet feeding; abnormally elevated rates of beta-oxidation may be a key driver of insulin resistance. The results reported here support the hypothesis that mtDNA influences cardiometabolic disease-susceptibility by modulating mitochondrial function and metabolic pathways.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,258 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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