Meta-Type Analysis of Dopaminergic Effects on Gene Expression in the Neuroendocrine Brain of Female Goldfish
Notice bibliographique
Résumé
Dopamine (DA) is a major neurotransmitter important for neuroendocrine control and recent studies have described genomic signaling pathways activated and inhibited by DA agonists and antagonists in the goldfish brain. Here we perform a meta-type analysis using microarray datasets from experiments conducted with female goldfish to characterize the gene expression responses that underlie dopaminergic signaling. Sexually mature, pre-spawning [gonadosomatic index (GSI) = 4.5 ± 1.3%] or sexually regressing (GSI = 3 ± 0.4%) female goldfish (15-40 g) injected intraperitoneally with either SKF 38393, LY 171555, SCH 23390, sulpiride, or a combination of 1-methyl-4-phenyl-1,2,3,6-tetrahydropyridine and α-methyl-p-tyrosine. Microarray meta-type analysis identified 268 genes in the telencephalon and hypothalamus as having reciprocal (i.e., opposite between agonism and antagonism/depletion) fold change responses, suggesting that these transcripts are likely targets for DA-mediated regulation. Noteworthy genes included ependymin, vimentin, and aromatase, genes that support the significance of DA in neuronal plasticity and tissue remodeling. Sub-network enrichment analysis (SNEA) was used to identify common gene regulators and binding proteins associated with the differentially expressed genes mediated by DA. SNEA analysis identified gene expression targets that were related to three major categories that included cell signaling (STAT3, SP1, SMAD, Jun/Fos), immune response (IL-6, IL-1β, TNFs, cytokine, NF-κB), and cell proliferation and growth (IGF1, TGFβ1). These gene networks are also known to be associated with neurodegenerative disorders such as Parkinsons' disease, well-known to be associated with loss of dopaminergic neurons. This study identifies genes and networks that underlie DA signaling in the vertebrate CNS and provides targets that may be key neuroendocrine regulators. The results provide a foundation for future work on dopaminergic regulation of gene expression in fish model systems.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».