Transcriptome of mouse uterus by serial analysis of gene expression (SAGE): Comparison with skeletal muscle
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to identify the transcriptome of the normal mouse uterus by Serial Analysis of Gene Expression method. mRNA was extracted from the uterus and also from the gastrocnemius muscle of mice. Short sequences (tags), each one usually corresponding to a distinct transcript, were isolated and concatemerized into long DNA molecules which were cloned and sequenced. We detected 44,484 tags for the uterus and 42,518 tags for the muscle, representing 14,543 and 14,958 potential transcript species, respectively. Seventy-five and sixty-nine genes were expressed at more than 0.1%, thus corresponding to 37 and 34% of the mRNA population detected in the respective tissues. In both cases, the most highly expressed genes are especially involved in muscle contraction, energy metabolism, and protein synthesis. Compared to skeletal muscle, some differentially expressed genes in the uterus are likely to correspond to its specific reproductive functions. The majority of these genes remain to be characterized. More than 70% of the different tags detected in the uterus did not match any sequence in the public databases and can represent novel or poorly identified genes. This study is the first quantitative description of the transcriptome of the uterus.
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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) | 0,000 | 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 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 ».