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Enregistrement W2141857263 · doi:10.1093/molehr/gaq017

MicroRNA transcriptome in the newborn mouse ovaries determined by massive parallel sequencing

2010· article· en· W2141857263 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMolecular Human Reproduction · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institutes of HealthMarch of Dimes Foundation
Mots-clésBiologyMiRBaseSmall nucleolar RNAmicroRNASmall RNATranscriptomePiwi-interacting RNAGeneticsDicerGenomeDeep sequencingRNAComputational biologyNon-coding RNAGeneGene expressionRNA interferenceTransposable element

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Small non-coding RNAs, such as microRNAs (miRNAs), are involved in diverse biological processes including organ development and tissue differentiation. Global disruption of miRNA biogenesis in Dicer knockout mice disrupts early embryogenesis and primordial germ cell formation. However, the role of miRNAs in early folliculogenesis is poorly understood. In order to identify a full transcriptome set of small RNAs expressed in the newborn (NB) ovary, we extracted small RNA fraction from mouse NB ovary tissues and subjected it to massive parallel sequencing using the Genome Analyzer from Illumina. Massive sequencing produced 4 655 992 reads of 33 bp each representing a total of 154 Mbp of sequence data. The Pash alignment algorithm mapped 50.13% of the reads to the mouse genome. Sequence reads were clustered based on overlapping mapping coordinates and intersected with known miRNAs, small nucleolar RNAs (snoRNAs), piwi-interacting RNA (piRNA) clusters and repetitive genomic regions; 25.2% of the reads mapped to known miRNAs, 25.5% to genomic repeats, 3.5% to piRNAs and 0.18% to snoRNAs. Three hundred and ninety-eight known miRNA species were among the sequenced small RNAs, and 118 isomiR sequences that are not in the miRBase database. Let-7 family was the most abundantly expressed miRNA, and mmu-mir-672, mmu-mir-322, mmu-mir-503 and mmu-mir-465 families are the most abundant X-linked miRNA detected. X-linked mmu-mir-503, mmu-mir-672 and mmu-mir-465 family showed preferential expression in testes and ovaries. We also identified four novel miRNAs that are preferentially expressed in gonads. Gonadal selective miRNAs may play important roles in ovarian development, folliculogenesis and female fertility.

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.

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)0,000
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,719

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,234 · 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