Differential Expression of Long Noncoding RNAs in the Livers of Female B6C3F1 Mice Exposed to the Carcinogen Furan
Notice bibliographique
Résumé
The mammalian genome is transcribed into mRNAs that code for protein and a broad spectrum of other noncoding (nc) RNA products. Long ncRNAs (lncRNA), defined as ncRNA species > 200 nucleotides long, are emerging as important epigenetic regulators of gene expression that are involved in a spectrum of biological processes of relevance to toxicology. We conducted a gene expression profiling study in the livers of female B6C3F1 mice exposed to the carcinogen furan at 0.0, 1.0, and 2.0mg/kg (noncarcinogenic doses) and at 4.0 and 8.0mg/kg (carcinogenic doses) for 3 weeks. LncRNA differential expression showed a nonlinear dose response with none differentially expressed at 1.0 or 2.0mg/kg, 2 lncRNAs at 4.0mg/kg furan, and 83 at 8mg/kg, representing 13.3% (83/632) of the total number of differentially expressed transcripts. Among the lncRNAs observed, two lncRNAs examined showed transcriptional clustering with nearby protein-coding genes. LincRNA-p21 is an antisense transcript that is 15kb downstream from Cdkn1a locus and appears to be cotranscribed with the protein coding gene Cdkn1a at 8.0mg/kg furan. In a separate independent study, RNA samples from the livers of mice administered benzo(a)pyrene also demonstrated increased levels of Cdkn1a and the antisense lincRNA-p21 transcript. These data demonstrate that lncRNAs are transcriptional targets of furan exposures associated with levels of furan that are cytotoxic and induce cell proliferation. In addition, certain lncRNA transcripts are associated with the expression of nearby coding protein genes. We hypothesize that lncRNAs have potential as epigenetic biomarkers of carcinogenic exposures.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».