Analysis of behavior using genetical genomics in mice as a model: from alcohol preferences to gene expression differences
Notice bibliographique
Résumé
Most familial behavioral phenotypes result from the complex interaction of multiple genes. Studies of such phenotypes involving human subjects are often inconclusive owing to complexity of causation and experimental limitations. Studies of animal models argue for the use of established genetic strains as a powerful tool for genetic dissection of behavioral disorders and have led to the identification of rare genes and genetic mechanisms implicated in such phenotypes. We have used microarrays to study global gene expression in adult brains of four genetic strains of mice (C57BL/6J, DBA/2J, A/J, and BALB/c). Our results demonstrate that different strains show expression differences for a number of genes in the brain, and that closely related strains have similar patterns of gene expression as compared with distantly related strains. In addition, among the 24 000 genes and ESTs on the microarray, 77 showed at least a 1.5-fold increase in the brains of C57BL/6J mice as compared with those of DBA/2J mice. These genes fall into such functional categories as gene regulation, metabolism, cell signaling, neurotransmitter transport, and DNA/RNA binding. The importance of these findings as a novel genetic resource and their use and application in the genetic analysis of complex behavioral phenotypes, susceptibilities, and responses to drugs and chemicals are discussed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».