Multi-omics integration reveals convergent extracellular matrix remodelling and lipid metabolic reprogramming as central axes of adipocyte differentiation from mouse embryonic stem cells.
Al-Sayegh M., Khalili M., Alzaabi M., Sultana M., Ali L., Ali M.
การศึกษาในสัตว์ทดลอง ตีพิมพ์ในวารสาร Adipocyte ปี 2026 — สรุปอัตโนมัติจากบทคัดย่อ PubMed
หลักฐานจากการศึกษาในห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง เป็นรากฐานที่ช่วยให้เข้าใจกลไกและศักยภาพก่อนการศึกษาในมนุษย์ต่อไป
- ระดับ A · หลักฐานทางคลินิกค่อนข้างแข็งแรง
- ระดับ B · หลักฐานทางคลินิกที่กำลังเติบโตและมีสัญญาณเชิงบวก
- ระดับ C · งานวิจัยในมนุษย์ระยะต้นที่กำลังสำรวจประโยชน์
- ระดับ D · รากฐานทางวิทยาศาสตร์จากห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง
- กำลังศึกษาเพิ่มเติม · หัวข้อใหม่ที่นักวิจัยกำลังสำรวจอย่างต่อเนื่อง
ข้อมูลหน้านี้ดึงมาจากฐานข้อมูล PubMed โดยตรง คำอธิบายภาษาไทยเป็นสรุปอัตโนมัติจากข้อมูลบรรณานุกรมและบทคัดย่อ ไม่ใช่การแปลทั้งฉบับ และไม่ใช่คำแนะนำทางการแพทย์
- ประเภทการศึกษา
- การศึกษาในสัตว์ทดลอง
- วารสาร
- Adipocyte (2026)
- ประเทศ
- United States
- จำนวนผู้เข้าร่วม (จากบทคัดย่อ)
- —
- แหล่งข้อมูล
- PubMed
- PMID
- 42228580
- PMCID
- PMC13232875
- DOI
- 10.1080/21623945.2026.2680625
บทคัดย่อ (ต้นฉบับภาษาอังกฤษ)
Adipogenesis from mouse embryonic stem cells (mESCs) offers a tractable model for dissecting early adipocyte commitment, yet the mechanisms coordinating this transition across multiple biological layers remain incompletely understood. Here we present the first simultaneous five-layer multi-omics characterization of mESC-derived adipocyte differentiation, integrating transcriptomics, proteomics, secretomics, lipidomics, and metabolomics from matched adipogenic (Pos) and non-differentiating (Neg) cell populations at day 30. Applying Multi-Omics Factor Analysis (MOFA+), we identified a dominant shared latent axis that perfectly segregated Pos from Neg cells across all five views. Layer-specific functional enrichment converged on two principal biological axes: ECM remodeling - encompassing collagens, laminins, thrombospondins, and lysyl oxidases - and lipid metabolic reprogramming, with phospholipid and glycerolipid metabolic processes dominating the lipidomics/metabolomics layer. Ensemble Machine Learning Feature Ranking (EMFR) identified a secreted factor (Scpep1; importance score 0.90) as the top-ranked discriminatory feature. Network analysis revealed indirect ECM-lipid connectivity mediated by four bridging nodes (Plod1, Thbs2, Plg, Pmp22) through a hub subnetwork of phospholipid-metabolizing enzymes. Targeted qPCR validation of six candidate regulators (Itga5, Igfbp6, Pik3cg,
สิ่งที่งานวิจัยนี้ไม่ได้พิสูจน์
- • งานวิจัยนี้ไม่ได้พิสูจน์ว่า SVF เป็นการรักษาที่ได้รับการรับรอง หรือใช้แทนการรักษามาตรฐานได้
- • เป็นการศึกษาก่อนคลินิก ผลในสัตว์ทดลองหรือห้องปฏิบัติการไม่สามารถนำมาสรุปผลในมนุษย์ได้
ระดับหลักฐาน
หลักฐานจากการศึกษาในห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง เป็นรากฐานที่ช่วยให้เข้าใจกลไกและศักยภาพก่อนการศึกษาในมนุษย์ต่อไป
ดูวิธีจัดระดับหลักฐานดูงานวิจัยทั้งหมดที่เกี่ยวข้อง
กรองห้องสมุดงานวิจัยด้วยชื่อเรื่อง ชื่อผู้เขียน หรือปีที่ตีพิมพ์ของงานวิจัยนี้