Identification of transcripts with enriched expression in the developing and adult pancreas
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite recent advances, the transcriptional hierarchy driving pancreas organogenesis remains largely unknown, in part due to the paucity of comprehensive analyses. To address this deficit we generated ten SAGE libraries from the developing murine pancreas spanning Theiler stages 17-26, making use of available Pdx1 enhanced green fluorescent protein (EGFP) and Neurog3 EGFP reporter strains, as well as tissue from adult islets and ducts. RESULTS: We used a specificity metric to identify 2,536 tags with pancreas-enriched expression compared to 195 other mouse SAGE libraries. We subsequently grouped co-expressed transcripts with differential expression during pancreas development using K-means clustering. We validated the clusters first using quantitative real time PCR and then by analyzing the Theiler stage 22 pancreas in situ hybridization staining patterns of over 600 of the identified genes using the GenePaint database. These were then categorized into one of the five expression domains within the developing pancreas. Based on these results we identified a cascade of transcriptional regulators expressed in the endocrine pancreas lineage and, from this, we developed a predictive regulatory network describing beta-cell development. CONCLUSION: Taken together, this work provides evidence that the SAGE libraries generated here are a valuable resource for continuing to elucidate the molecular mechanisms regulating pancreas development. Furthermore, our studies provide a comprehensive analysis of pancreas development, and insights into the regulatory networks driving this process are revealed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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.
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 tête enseignante, 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 ».