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Enregistrement W2163218507 · doi:10.1186/1755-8794-6-55

Unraveling the characteristics of microRNA regulation in the developmental and aging process of the human brain

2013· article· en· W2163218507 sur OpenAlex
Weiguo Li, Lina Chen, Li Wan, Xiaoli Qu, Weiming He, Yuehan He, Chenchen Feng, Jia Xu, Yanyan Zhou, Junjie Lv, Binhua Liang, Binbin Chen, Jing Jiang

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Genomics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHuman geneticsmicroRNABiologyBrain agingDevelopmental biologyComputational biologyHuman brainNeuroscienceGeneticsEvolutionary biologyBioinformaticsGeneCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,238 · 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