Transcriptome atlases of rat brain regions and their adaptation to diabetes resolution following gastrectomy in the Goto-Kakizaki rat
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Brain regions drive multiple physiological functions through specific gene expression patterns that adapt to environmental influences, drug treatments and disease conditions. To generate a detailed atlas of the brain transcriptome in the context of diabetes, we carried out RNA sequencing in hypothalamus, hippocampus, brainstem and striatum of the Goto-Kakizaki (GK) rat model of spontaneous type 2 diabetes, which was applied to identify gene transcription adaptation to improved glycemic control following vertical sleeve gastrectomy (VSG) in the GK. Over 19,000 distinct transcripts were detected in the rat brain, including 2794 which were consistently expressed in the four brain regions. Region-specific gene expression was identified in hypothalamus (n = 477), hippocampus (n = 468), brainstem (n = 1173) and striatum (n = 791), resulting in differential regulation of biological processes between regions. Differentially expressed genes between VSG and sham operated rats were only found in the hypothalamus and were predominantly involved in the regulation of endothelium and extracellular matrix. These results provide a detailed atlas of regional gene expression in the diabetic rat brain and suggest that the long term effects of gastrectomy-promoted diabetes remission involve functional changes in the hypothalamus endothelium.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».