mRNA Levels in Control Rat Liver Display Strain-Specific, Hereditary, and AHR-Dependent Components
Notice bibliographique
Résumé
Rat is a major model organism in toxicogenomics and pharmacogenomics. Hepatic mRNA profiles after treatment with xenobiotic chemicals are used to predict and understand drug toxicity and mechanisms. Surprisingly, neither inter- and intra-strain variability of mRNA abundances in control rats nor the heritability of rat mRNA abundances yet been established. We address these issues by studying five populations: the popular Sprague-Dawley strain, sub-strains of Long-Evans and Wistar rats, and two lines derived from crosses between the Long-Evans and Wistar sub-strains. Using three independent techniques--variance analysis, linear modelling, and unsupervised pattern recognition--we characterize extensive intra- and inter-strain variability in mRNA levels. We find that both sources of variability are non-random and are enriched for specific functional groups. Specific transcription-factor binding-sites are enriched in their promoter regions and these genes occur in "islands" scattered throughout the rat genome. Using the two lines generated by crossbreeding we tested heritability of hepatic mRNA levels: the majority of rat genes appear to exhibit directional genetics, with only a few interacting loci. Finally, a comparison of inter-strain heterogeneity between mouse and rat orthologs shows more heterogeneity in rats than mice; thus rat and mouse heterogeneity are uncorrelated. Our results establish that control hepatic mRNA levels are relatively homogeneous within rat strains but highly variable between strains. This variability may be related to increased activity of specific transcription-factors and has clear functional consequences. Future studies may take advantage of this phenomenon by surveying panels of rat strains.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».