Adipose Tissue Transcriptome by Serial Analysis of Gene Expression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the genomic expression profile or transcriptome of adipose tissue using the serial analysis of gene expression method. RESEARCH METHODS AND PROCEDURES: The serial analysis of gene expression strategy is based on isolation of short sequences (tags), which usually correspond to unique transcripts, and on their concatenation into long DNA molecules, which are then cloned and sequenced. Experiments were performed with mRNA from retroperitoneal adipose tissue of male C57BL6 mice. RESULTS: We isolated 45,996 tags corresponding to more than 17,000 different genes. Eighty-eight genes were expressed at more than 0.1% of the total population and represented 26% of the mRNA population identified. The most expressed genes were: carbonic anhydrase 3 (1.97%), cytochrome c oxidase (COX) 1 (1.47%), COX2 (1.25%), diazepam binding inhibitor (1.04%), a novel transcript (0.87%), COX3 (0.55%), fatty acid-binding protein 4 (0.55%), and NADH dehydrogenase 4 (0.52%). Other genes known to be expressed in adipose tissue, such as uncoupling protein 2, angiotensinogen, adipsin, and insulin-like growth factor 1, were found at a lower level. Several tags corresponding to novel transcripts were also found. DISCUSSION: To our knowledge, the present results provide for the first time a quantitative description of the transcriptome in adipose tissue.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».