Inference of Specific Gene Regulation by Environmental Chemicals in Human Embryonic Stem Cells
Notice bibliographique
Résumé
We are exposed to many environmental chemicals in our daily life. Certain chemicals threaten our health, especially that of embryos and can cause serious developmental problems. To prevent abnormal development and diseases caused by chemicals, it is important to clarify the mechanisms of chemical toxicity in embryonic cells. The gene regulatory network is one of the useful methods for clarifying functional mechanisms in living cells, so we applied a statistical method to infer the gene regulatory network in human embryonic stem cells. In this study, we improved our previously developed SEM approach for inferring a network model from 9 gene expression profiles in human embryonic stem cells, which were exposed to various chemicals. The estimated regulatory models clarified the differences between chemicals, and the shapes of the inferred models reflected the features of the chemical toxicities. The toxicity of acrylamide affected neuronal cell-related genes, while that of diethylnitrosamine disturbed cell differentiation-related genes. On the other hand, the TCDD network reflected feedback regulation, and finally disturbed neuronal cell-related genes. In the Thalidomide network, cell differentiation genes related to axis formation in embyronic cells were affected by thalidomide toxicity.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».