Unraveling the characteristics of microRNA regulation in the developmental and aging process of the human brain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Structure and function of the human brain are subjected to dramatic changes during its development and aging. Studies have demonstrated that microRNAs (miRNAs) play an important role in the regulation of brain development and have a significant impact on brain aging and neurodegeneration. However, the underlining molecular mechanisms are not well understood. In general, development and aging are conventionally studied separately, which may not completely address the physiological mechanism over the entire lifespan. Thus, we study the regulatory effect between miRNAs and mRNAs in the developmental and aging process of the human brain by integrating miRNA and mRNA expression profiles throughout the lifetime. METHODS: In this study, we integrated miRNA and mRNA expression profiles in the human brain across lifespan from the network perspective. First, we chose the age-related miRNAs by polynomial regression models. Second, we constructed the bipartite miRNA-mRNA regulatory network by pair-wise correlation coefficient analysis between miRNA and mRNA expression profiles. At last, we constructed the miRNA-miRNA synergistic network from the miRNA-mRNA network, considering not only the enrichment of target genes but also GO function enrichment of co-regulated target genes. RESULTS: We found that the average degree of age-related miRNAs was significantly higher than that of non age-related miRNAs in the miRNA-mRNA regulatory network. The topological features between age-related and non age-related miRNAs were significantly different, and 34 reliable age-related miRNA synergistic modules were identified using Cfinder in the miRNA-miRNA synergistic network. The synergistic regulations of module genes were verified by reviewing miRNA target databases and previous studies. CONCLUSIONS: Age-related miRNAs play a more important role than non age-related mrRNAs in the developmental and aging process of the human brain. The age-related miRNAs have synergism, which tend to work together as small modules. These results may provide a new insight into the regulation of miRNAs in the developmental and aging process of the human brain.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».