Gene Expression Profiling Reveals the Mechanism and Pathophysiology of Mouse Liver Regeneration
Notice bibliographique
Résumé
Comprehensive analysis of the changes in gene expression during liver regeneration was carried out by using an in-house microarray composed of 2,304 distinct mouse liver cDNA clones. Mice were subjected to partial two-thirds hepatectomy, and changes in mRNA levels were monitored up to 48 h. Of the 2,304 genes analyzed, 496 genes showed expression levels measurable at all time points after the partial hepatectomy. 317 genes were up- or down-regulated 2-fold or more at least at one time point during liver regeneration and were classified into eight clusters based on their expression patterns. With a more stringent cut-off value of +/-2 S.D., 68 genes were listed and were classified into five clusters. In these two analyses with different clustering criteria, functionally categorized genes showed similar cluster distributions. Genes involved in protein synthesis and posttranslational processing were significantly enriched in the cluster characterized by rapid gene activation and subsequent persistence. This suggests the importance of modulating the efficiency of protein supply and/or altering the composition of protein population from the early phase of hepatocyte proliferation. Genes for two major liver functions, i.e. plasma protein secretion and intermediate metabolism were enriched in distinct clusters exhibiting the features of gradual gene activation and sustained repression, respectively. Therefore, these genes are differentially regulated during the regeneration, possibly leading to changes in the flow of amino acids and energy from enzyme proteins to plasma proteins in their synthesis. Thus, clustering analysis of expression patterns of functionally classified genes gave insights into mechanism and pathophysiology of liver regeneration.
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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) | 0,000 | 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 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 ».