Telencephalic Embryonic Subtractive Sequences: A Unique Collection of Neurodevelopmental Genes
Notice bibliographique
Résumé
The vertebrate telencephalon is composed of many architectonically and functionally distinct areas and structures, with billions of neurons that are precisely connected. This complexity is fine-tuned during development by numerous genes. To identify genes involved in the regulation of telencephalic development, a specific subset of differentially expressed genes was characterized. Here, we describe a set of cDNAs encoded by genes preferentially expressed during development of the mouse telencephalon that was identified through a functional genomics approach. Of 832 distinct transcripts found, 223 (27%) are known genes. Of the remaining, 228 (27%) correspond to expressed sequence tags of unknown function, 58 (7%) are homologs or orthologs of known genes, and 323 (39%) correspond to novel rare transcripts, including 48 (14%) new putative noncoding RNAs. As an example of this latter group of novel precursor transcripts of micro-RNAs, telencephalic embryonic subtractive sequence (TESS) 24.E3 was functionally characterized, and one of its targets was identified: the zinc finger transcription factor ZFP9. The TESS transcriptome has been annotated, mapped for chromosome loci, and arrayed for its gene expression profiles during neural development and differentiation (in Neuro2a and neural stem cells). Within this collection, 188 genes were also characterized on embryonic and postnatal tissue by in situ hybridization, demonstrating that most are specifically expressed in the embryonic CNS. The full information has been organized into a searchable database linked to other genomic resources, allowing easy access to those who are interested in the dissection of the molecular basis of telencephalic development.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».