Novel Retinal and Cone Photoreceptor Transcripts Revealed by Human Macular Expression Profiling
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The macula is essential for visual acuity. It contains many more cone photoreceptors than does the peripheral retina. In this study, macular gene expression was compared with that in the rod-rich peripheral retina. METHODS: Two-millimeter foveomacular and four-millimeter macular punches from human donor eyes, in addition to sections of midperipheral retina, were used to study differential gene expression. Multiple microarray experiments were combined with quantitative PCR and bioinformatic analyses. In the present study, the expression of both known and previously unidentified retinal genes was determined. RESULTS: Several macula enriched transcripts were revealed. Nuclear pore complex interacting protein (NPIP) and eukaryotic translation initiation factor 2alpha kinase (GCN2) were expressed at levels approaching that of red/green cone opsin in the macula. The protein products of several genes highlighted using these expression analyses were also localized in the retina. Both NPIP and histone deacetylase 9 (HDAC9) proteins were detected in cone photoreceptor outer segments. CONCLUSIONS: Characterizing macula enriched transcripts is an important stepping-stone in understanding the molecular basis for visual acuity in the retina. The approach also provides excellent candidates for diseases that affect the macula and fovea such as age-related macular degeneration (AMD). Indeed, several of these transcripts, such as NPIP and GCN2, have genomic loci that are consistent with being candidate genes for AMD.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».