Etudes "omiques" du phénomène inflammatoire associé à l’obésité
Bibliographic record
Abstract
Le syndrome métabolique (SMet) est un ensemble de perturbations métaboliques pouvant entrainer le développement de maladies inflammatoires telles que les maladies cardiovasculaires (MCV) ou le diabète de type 2 (DT2). L’un des critères de définition du SMet est la présence d’une obésité abdominale. Etant donné que l’obésité abdominale est très fréquemment associée au SMet, il est important d’approfondir les connaissances sur les mécanismes reliant ces deux conditions. L’obésité et le SMet sont accompagnés d’une inflammation chronique. L’alimentation est un moyen efficace de moduler l’état inflammatoire d’un individu. L’objectif général de ce projet de doctorat est d’étudier le phénomène inflammatoire lié à l’obésité grâce à l’utilisation de diverses méthodes « OMIQUES ». Dans le cadre de cette thèse, un échantillon d’individus comprenant 65 personnes non-obèse et sans SMet, 83 personnes obèses sans SMet ainsi que de 46 personnes obèses avec le SMet a été sélectionné. Une analyse des métabolites plasmatiques a été réalisée. Les personnes obèses, indépendamment de la présence du SMet avaient un profil en métabolites différent des individus non-obèses. La présence du SMet semblait cependant empirer le profil métabolomique des patients obèses. Par la suite, nous avons entrepris de tester les effets des acides gras n-3 sur l’inflammation. L’action anti-inflammatoire des acides gras n-3 d’origine marine, l’acide éiocsapentaénoique (AEP) et l’acide docosahexaénoique (ADH), est reconnue. La consommation de ces derniers est associée à des effets bénéfiques sur les maladies inflammatoires chroniques. Cependant, les mécanismes moléculaires sous-jacents aux effets anti-inflammatoires de ces acides gras n-3 sont encore peu connus. Nous avons donc testé l’effet de différentes doses d’EPA et de DHA, sur l’expression de gènes inflammatoires, dans des macrophages de type THP-1. Globalement les résultats suggèrent que l’EPA et le DHA modulent l’expression des gènes de l’inflammation de manière spécifique et dose dépendante.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".