Microarray and Bioinformatics Analysis of Gene Expression in Experimental Membranous Nephropathy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Passive Heymann nephritis (PHN), the best characterized animal model of experimental membranous nephropathy, is characterized by subepithelial immune deposits, podocyte foot processes effacement and massive proteinuria beginning 4 days following disease induction. Although single genes involved in PHN have been studied, no whole genome-wide expression analysis of kidney tissue has been performed. METHODS: Microarray analysis was performed to identify gene expression changes in PHN rat kidneys during the onset of proteinuria. RESULTS: Our results showed that 234 transcripts were differentially expressed in diseased animals compared to controls. Genes exclusively upregulated in diseased animals were mainly required for cell structure and motility, immunity and defense, cell cycle, and developmental processes. The single most increased gene was transgelin (Tagln) showing a 70-fold upregulation in animals with PHN. Protein-protein interaction analysis revealed the following four processes of major relevance in disease manifestation: (i) DNA damage and repair; (ii) changes in the extracellular matrix; (iii) deregulation of cytokines and growth factors, as well as (iv) rearrangements of the cytoskeleton. CONCLUSION: We show for the first time the complex interplay between multiple different genes in experimental membranous nephropathy, supporting a role for genomic approaches to better understanding and defining specific disease processes.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle