Transcriptomic analysis reveals key regulators of mammogenesis and the pregnancy-lactation cycle
Notice bibliographique
Résumé
An organ unique to mammals, the mammary gland develops 90% of its mass after birth and experiences the pregnancylactation-involution cycle (PL cycle) during reproduction. To understand mammogenesis at the transcriptomic level and using a ribo-minus RNA-seq protocol, we acquired greater than 50 million reads each for the mouse mammary gland during pregnancy (day 12 of pregnancy), lactation (day 14 of lactation), and involution (day 7 of involution). The pregnancy-, lactation- and involution-related sequencing reads were assembled into 17344, 10160, and 13739 protein-coding transcripts and 1803, 828, and 1288 non-coding RNAs (ncRNAs), respectively. Differentially expressed genes (DEGs) were defined in the three samples, which comprised 4843 DEGs (749 up-regulated and 4094 down-regulated) from pregnancy to lactation and 4926 DEGs (4706 up-regulated and 220 down-regulated) from lactation to involution. Besides the obvious and substantive up- and down-regulation of the DEGs, we observe that lysosomal enzymes were highly expressed and that their expression coincided with milk secretion. Further analysis of transcription factors such as Trps1, Gtf2i, Tcf7l2, Nupr1, Vdr, Rb1, and Aebp1, and ncRNAs such as mir-125b, Let7, mir-146a, and mir-15 has enabled us to identify key regulators in mammary gland development and the PL cycle.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».