Hippocampal Gene Expression Meta-Analysis Identifies Aging and Age-Associated Spatial Learning Impairment (ASLI) Genes and Pathways
Notice bibliographique
Résumé
A number of gene expression microarray studies have been carried out in the past, which studied aging and age-associated spatial learning impairment (ASLI) in the hippocampus in animal models, with varying results. Data from such studies were never integrated to identify the most significant ASLI genes and to understand their effect. In this study we integrated these data involving rats using meta-analysis. Our results show that proper removal of batch effects from microarray data generated from different laboratories is necessary before integrating them for meta-analysis. Our meta-analysis has identified a number of significant differentially expressed genes across age or across ASLI. These genes affect many key functions in the aged compared to the young rats, which include viability of neurons, cell-to-cell signalling and interaction, migration of cells, neuronal growth, and synaptic plasticity. These functional changes due to the altered gene expression may manifest into various neurodegenerative diseases and disorders, some of which leading into syndromic memory impairments. While other aging related molecular changes can result into altered synaptic plasticity simply causing normal aging related non-syndromic learning or spatial learning impairments such as ASLI.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».