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Enregistrement W2089577240 · doi:10.1021/pr2005549

Molecular Characterization of Zebrafish Embryogenesis via DNA Microarrays and Multiplatform Time Course Metabolomics Studies

2011· article· en· W2089577240 sur OpenAlexafffund
Kelly H. Soanes, John C. Achenbach, Ian W. Burton, Joseph P. M. Hui, Susanne Penny, Tobias K. Karakach

Notice bibliographique

RevueJournal of Proteome Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensInstitute for Marine Biosciences
Organismes subventionnairesAtlantic Canada Opportunities AgencyDalhousie UniversityNational Research Council CanadaBlond McIndoe Research Foundation
Mots-clésMetabolomicsComputational biologyBiologyZebrafishTranscriptomeProteomicsDanioBioinformaticsGeneticsGene expressionGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the greatest strengths of "-omics" technologies is their ability to capture a molecular snapshot of multiple cellular processes simultaneously. Transcriptomics, proteomics, and metabolomics have, individually, been used in wide-ranging studies involving cell lines, tissues, model organisms, and human subjects. Nonetheless, despite the fact that their power lies in the global acquisition of parallel data streams, these methods continue to be employed separately. We highlight work done to merge transcriptomics and metabolomics technologies to study zebrafish (Danio rerio) embryogenesis. We combine information from three bioanalytical platforms, that is, DNA microarrays, (1)H nuclear magnetic resonance ((1)H NMR), and mass spectrometry (MS)-based metabolomics, to identify and provide insights into the organism's developmental regulators. We apply a customized approach to the analysis of such time-ordered measurements to provide temporal profiles that depict the modulation of metabolites and gene transcription. Initially, the three data sets were analyzed individually but later they were fused to highlight the advantages gained through such an integrated approach. Unique challenges posed by fusion of such data are discussed given differences in the measurement error structures, the wide dynamic range for the molecular species, and the analytical platforms used to measure them (i.e., fluorescence ratios, NMR, and MS intensities). Our data analysis reveals that changes in transcript levels at specific developmental stages correlate with previously published data with over 90% accuracy. In addition, transcript profiles exhibited trends that were similar to the accumulation of metabolites over time. Profiles for metabolites such as choline-like compounds (Trimethylamine-N-oxide, phosphocholine, betaine), creatinine/creatine, and other metabolites involved in energy metabolism exhibited a steady increase from 15 hours post fertilization (hpf) to 48 hpf. Other metabolite and transcript profiles were transiently rising and then falling back to baseline. The "house keeping" metabolites such as branched chain amino acids exhibited a steady presence throughout embryogenesis. Although the transcript profiling corresponds to only 16 384 genes, a subset of the total number of genes in the zebrafish genome, we identified examples where gene transcript and metabolite profiles correlate with one another, reflective of a relationship between gene and metabolite regulation over the course of embryogenesis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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