Identification of dysregulated genes in lymphocytes from children with Down syndrome
Notice bibliographique
Résumé
The molecular mechanisms by which trisomy of human chromosome 21 disrupts normal development are not well understood. Global transcriptome studies attempting to analyze the consequences of trisomy in Down syndrome (DS) tissues have reported conflicting results, which have led to the suggestion that the analysis of specific tissues or cell types may be more productive. In the present study, we set out to analyze global changes of gene expression in lymphocytes from children with trisomy 21 by means of the serial analysis of gene expression (SAGE) methodology. Two SAGE libraries were constructed using pooled RNA of normal and Down syndrome children. Comparison between DS and normal profiles revealed that most of the transcripts were expressed at similar levels and functional classes of abundant genes were equally represented. Among the 242 significantly differentially expressed SAGE tags, several transcripts downregulated in DS code for proteins involved in T-cell and B-cell receptor signaling (e.g., PI3Kdelta, RGS2, LY6E, FOS, TAGAP, CD46). The SAGE data and interindividual variability were validated by real-time quantitative PCR. Our results indicate that trisomy 21 induces a modest dysregulation of disomic genes that may be related to the immunological perturbations seen in DS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».