Transcriptome-Wide Identification of Preferentially Expressed Genes in the Hypothalamus and Pituitary Gland
Notice bibliographique
Résumé
To identify preferentially expressed genes in the central endocrine organs of the hypothalamus and pituitary gland, we generated transcriptome-wide mRNA profiles of the hypothalamus, pituitary gland, and parietal cortex in male mice (12-15 weeks old) using serial analysis of gene expression (SAGE). Total counts of SAGE tags for the hypothalamus, pituitary gland, and parietal cortex were 165824, 126688, and 161045 tags, respectively. This represented 59244, 45151, and 55131 distinct tags, respectively. Comparison of these mRNA profiles revealed that 22 mRNA species, including three potential novel transcripts, were preferentially expressed in the hypothalamus. In addition to well-known hypothalamic transcripts, such as hypocretin, several genes involved in hormone function, intracellular transduction, metabolism, protein transport, steroidogenesis, extracellular matrix, and brain disease were identified as preferentially expressed hypothalamic transcripts. In the pituitary gland, 106 mRNA species, including 60 potential novel transcripts, were preferentially expressed. In addition to well-known pituitary genes, such as growth hormone and thyroid stimulating hormone beta, a number of genes classified to function in transport, amino acid metabolism, intracellular transduction, cell adhesion, disulfide bond formation, stress response, transcription, protein synthesis, and turnover, cell differentiation, the cell cycle, and in the cytoskeleton and extracellular matrix were also preferentially expressed. In conclusion, the current study identified not only well-known hypothalamic and pituitary transcripts but also a number of new candidates likely to be involved in endocrine homeostatic systems regulated by the hypothalamus and pituitary gland.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».