Decoded Calreticulin-Deficient Embryonic Stem Cell Transcriptome Resolves Latent Cardiophenotype
Notice bibliographique
Résumé
Genomic perturbations that challenge normal signaling at the pluripotent stage may trigger unforeseen ontogenic aberrancies. Anticipatory systems biology identification of transcriptome landscapes that underlie latent phenotypes would offer molecular diagnosis before the onset of symptoms. The purpose of this study was to assess the impact of calreticulin-deficient embryonic stem cell transcriptomes on molecular functions and physiological systems. Bioinformatic surveillance of calreticulin-null stem cells, a monogenic insult model, diagnosed a disruption in transcriptome dynamics, which re-prioritized essential cellular functions. Calreticulin-calibrated signaling axes were uncovered, and network-wide cartography of undifferentiated stem cell transcripts suggested cardiac manifestations. Calreticulin-deficient stem cell-derived cardiac cells verified disorganized sarcomerogenesis, mitochondrial paucity, and cytoarchitectural aberrations to validate calreticulin-dependent network forecasts. Furthermore, magnetic resonance imaging and histopathology detected a ventricular septal defect, revealing organogenic manifestation of calreticulin deletion. Thus, bioinformatic deciphering of a primordial calreticulin-deficient transcriptome decoded at the pluripotent stem cell stage a reconfigured multifunctional molecular registry to anticipate predifferentiation susceptibility toward abnormal cardiophenotype.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».