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Enregistrement W2142446574 · doi:10.1186/1752-0509-5-56

Systems biology approach to identify transcriptome reprogramming and candidate microRNA targets during the progression of polycystic kidney disease

2011· article· en· W2142446574 sur OpenAlexfundno aff
Priyanka Pandey, Shan Qin, Jacqueline Ho, Jing Zhou, Jordan A. Kreidberg

Notice bibliographique

RevueBMC Systems Biology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and Kidney Cyst Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institutes of HealthAmerican Heart AssociationHospital for Sick ChildrenMarch of Dimes Foundation
Mots-clésPKD1BiologyPolycystic kidney diseaseTranscriptomemicroRNAAutosomal dominant polycystic kidney diseaseGene expression profilingKidney developmentKEGGGeneticsRegulation of gene expressionCell biologyGene expressionGeneBioinformaticsKidneyEmbryonic stem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD) is characterized by cyst formation throughout the kidney parenchyma. It is caused by mutations in either of two genes, PKD1 and PKD2. Mice that lack functional Pkd1 (Pkd1⁻/⁻), develop rapidly progressive cystic disease during embryogenesis, and serve as a model to study human ADPKD. Genome wide transcriptome reprogramming and the possible roles of micro-RNAs (miRNAs) that affect the initiation and progression of cyst formation in the Pkd1⁻/⁻ have yet to be studied. miRNAs are small, regulatory non-coding RNAs, implicated in a wide spectrum of biological processes. Their expression levels are altered in several diseases including kidney cancer, diabetic nephropathy and PKD. RESULTS: We examined the molecular pathways that modulate renal cyst formation and growth in the Pkd1⁻/⁻ model by performing global gene-expression profiling in embryonic kidneys at days 14.5 and 17.5. Gene Ontology and gene set enrichment analysis were used to identify overrepresented signaling pathways in Pkd1⁻/⁻ kidneys. We found dysregulation of developmental, metabolic, and signaling pathways (e.g. Wnt, calcium, TGF-β and MAPK) in Pkd1⁻/⁻ kidneys. Using a comparative transcriptomics approach, we determined similarities and differences with human ADPKD: ~50% overlap at the pathway level among the mis-regulated pathways was observed. By using computational approaches (TargetScan, miRanda, microT and miRDB), we then predicted miRNAs that were suggested to target the differentially expressed mRNAs. Differential expressions of 9 candidate miRNAs, miRs-10a, -30a-5p, -96, -126-5p, -182, -200a, -204, -429 and -488, and 16 genes were confirmed by qPCR. In addition, 14 candidate miRNA:mRNA reciprocal interactions were predicted. Several of the highly regulated genes and pathways were predicted as targets of miRNAs. CONCLUSIONS: We have described global transcriptional reprogramming during the progression of PKD in the Pkd1⁻/⁻ model. We propose a model for the cascade of signaling events involved in cyst formation and growth. Our results suggest that several miRNAs may be involved in regulating signaling pathways in ADPKD. We further describe novel putative miRNA:mRNA signatures in ADPKD, which will provide additional insights into the pathogenesis of this common genetic disease in humans.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,256 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations87
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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