MicroRNA transcriptome in the newborn mouse ovaries determined by massive parallel sequencing
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.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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.
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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 découle