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Enregistrement W2165926265 · doi:10.1677/jme.1.02031

Multiple microarray platforms utilized for hepatic gene expression profiling of GH transgenic coho salmon with and without ration restriction

2006· article· en· W2165926265 sur OpenAlexafffund
Marlies Rise, Susan E. Douglas, Dionne Sakhrani, Jason B. Williams, K. Vanya Ewart, Matthew L. Rise, William S. Davidson, Ben F. Koop, Robert Devlin

Notice bibliographique

RevueJournal of Molecular Endocrinology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Genetics and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of VictoriaSimon Fraser UniversityFisheries and Oceans CanadaInstitute for Marine BiosciencesMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGenome British ColumbiaGenome Canada
Mots-clésTransgenesisBiologyMicroarrayGeneGene expressionDNA microarrayMicroarray analysis techniquesTransgeneGene expression profilingComplementary DNAMolecular biologyTranscriptomeGeneticsReproductive technology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of this study are to examine hepatic gene expression changes caused by GH transgenesis and enhanced growth. This is the first use of cDNA microarrays to study the influence of GH transgenesis on liver gene expression in a non-mammalian vertebrate, and the first such study using sexually immature animals. Three groups of coho salmon were examined: GH transgenic on full ration (T), GH transgenic on restricted ration (R), and control non-transgenic (C). Specific growth rates for weight in T were approximately eightfold higher than in C, and fourfold higher than in R. Differential gene expression in T, R, and C samples was determined using approximately 3500 and 16,000 gene microarrays, and R and C samples were compared on a different approximately 4000 gene microarray. The use of multiple microarray platforms increased the overall proportion of the hepatic transcriptome considered in these studies. Cross-platform comparisons identified genes behaving similarly between studies. For example, genes encoding a precerebellin-like protein and complement component C3 were downregulated in R relative to C (R < C) in two microarray studies, and hemoglobins alpha and beta were R > C in all three studies. Comparisons of informative gene lists within and between studies inferred causes of altered gene expression. For example, ten genes, including 78 kDa glucose-regulated protein, glycerol-3-phosphate dehydrogenase, hemoglobins alpha and beta, and a C-type lectin, were likely induced by GH transgenesis due to their presence in both T > C and R > C gene lists. Eleven genes, including hepcidin, nuclear protein p8, precerebellin-like, transketolase, and fatty acid-binding protein, were present in both T < C and R < C gene lists and were, therefore, likely suppressed by GH transgenesis. A large number of salmonid genes identified in these studies are involved in iron homeostasis, mitochondrial function, carbohydrate metabolism, cellular proliferation, and innate immunity. Pentose phosphate pathway genes phosphogluconate dehydrogenase, transaldolase, and transketolase, were dysregulated in GH transgenic samples relative to control samples. Changes in the expression of genes involved in maintaining hemoglobin levels (heme oxygenase, hemoglobins alpha and beta, Kruppel-like globin gene activator, hepcidin) in R and T fish indicate a need for additional hemoglobin in the transgenic fish, perhaps due to higher metabolic rate required for enhanced growth.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,240
Écart entre enseignants0,230 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations71
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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