Housekeeping and tissue-specific genes in mouse tissues
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aims to characterize the housekeeping and tissue-specific genes in 15 mouse tissues by using the serial analysis of gene expression (SAGE) strategy which indicates the relative level of expression for each transcript matched to the tag. RESULTS: Here, we identified constantly expressed housekeeping genes, such as eukaryotic translation elongation factor 2, which is expressed in all tissues without significant difference in expression levels. Moreover, most of these genes were not regulated by experimental conditions such as steroid hormones, adrenalectomy and gonadectomy. In addition, we report previously postulated housekeeping genes such as peptidyl-prolyl cis-trans isomerase A, glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase and beta-actin, which are expressed in all the tissues, but with significant difference in their expression levels. We have also identified genes uniquely detected in each of the 15 tissues and other tissues from public databases. CONCLUSION: These identified housekeeping genes could represent appropriate controls for RT-PCR and northern blot when comparing the expression levels of genes in several tissues. The results reveal several tissue-specific genes highly expressed in testis and pituitary gland. Furthermore, the main function of tissue-specific genes expressed in liver, lung and bone is the cell defence, whereas several keratins involved in cell structure function are exclusively detected in skin and vagina. The results from this study can be used for example to target a tissue for agent delivering by using the promoter of tissue-specific genes. Moreover, this study could be used as basis for further researches on physiology and pathology of these tissues.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».