Revealing the bovine embryo transcript profiles during early <i>in vivo</i> embryonic development
Notice bibliographique
Résumé
Gene expression profiling is proving to be a powerful approach for the identification of molecular mechanisms underlying complex cellular functions such as the dynamic early embryonic development. The objective of this study was to perform a transcript abundance profiling analysis of bovine early embryonic development in vivo using a bovine developmental array. The molecular description of the first week of life at the mRNA level is particularly challenging when considering the important fluctuations in RNA content that occur between developmental stages. Accounting for the different intrinsic RNA content between developmental stages was achieved by restricting the reaction time during the global amplification steps and by using spiked controls and reference samples. Analysis based on intensity values revealed that most of the transcripts on the array were present at some point during in vivo bovine early embryonic development, while the varying number of genes detected in each developmental stage confirmed the dynamic profile of gene expression occurring during embryonic development. Pair-wise comparison of gene expression showed a marked difference between oocytes and blastocysts profiles, and principal component analysis revealed that the majority of the transcripts could be regrouped into three main clusters representing distinct RNA abundance profiles. Overall, these data provide a detailed temporal profile of the abundance of mRNAs revealing the richness of signaling processes in early mammalian development. Results presented here provide better knowledge of bovine in vivo embryonic development and contribute to the progression of our current knowledge regarding the first week of life in mammals.
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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 | 0,001 | 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 ».