Functional Genomics Approach for Identification of Molecular Processes Underlying Neurodegenerative Disorders in Prion Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Prion diseases or transmissible spongiform encephalopathies (TSEs) are infectious neurodegenerative disorders leading to death. These include Cresutzfeldt-Jakob disease (CJD), familial, sporadic and variant CJD and kuru in humans; and animal TSEs include scrapie in sheep, bovine spongiform encephalopathy (BSE) in cattle, chronic wasting disease (CWD) of mule deer and elk, and transmissible mink encephalopathy. All these TSEs share common pathological features such as accumulation of mis-folded prion proteins in the central nervous system leading to cellular dysfunction and cell death. It is important to characterize the molecular pathways and events leading to prion induced neurodegeneration. Here we discuss the impact of the functional genomics approaches including microarrays, subtractive hybridization and microRNA profiling in elucidating transcriptional cascades at different stages of disease. Many of these transcriptional changes have been observed in multiple neurodegenerative diseases which may aid in identification of biomarkers for disease. A comprehensive characterization of expression profiles implicated in neurodegenerative disorders will undoubtedly advance our understanding on neuropathology and dysfunction during prion disease and other neurodegenerative disorders. We also present an outlook on the future work which may focus on analysis of structural genetic variation, genome and transcriptome sequencing using next generation sequencing with an integrated approach on animal and human TSE related studies.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».