Identifying genetic networks underlying myometrial transition to labor
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early transition to labor remains a major cause of infant mortality, yet the causes are largely unknown. Although several marker genes have been identified, little is known about the underlying global gene expression patterns and pathways that orchestrate these striking changes. RESULTS: We performed a detailed time-course study of over 9,000 genes in mouse myometrium at defined physiological states: non-pregnant, mid-gestation, late gestation, and postpartum. This dataset allowed us to identify distinct patterns of gene expression that correspond to phases of myometrial 'quiescence', 'term activation', and 'postpartum involution'. Using recently developed functional mapping tools (HOPACH (hierarchical ordered partitioning and collapsing hybrid) and GenMAPP 2.0), we have identified new potential transcriptional regulatory gene networks mediating the transition from quiescence to term activation. CONCLUSIONS: These results implicate the myometrium as an essential regulator of endocrine hormone (cortisol and progesterone synthesis) and signaling pathways (cyclic AMP and cyclic GMP stimulation) that direct quiescence via the transcriptional upregulation of both novel and previously associated regulators. With term activation, we observe the upregulation of cytoskeletal remodeling mediators (intermediate filaments), cell junctions, transcriptional regulators, and the coordinate downregulation of negative control checkpoints of smooth muscle contractile signaling. This analysis provides new evidence of multiple parallel mechanisms of uterine contractile regulation and presents new putative targets for regulating myometrial transformation and contraction.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».