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Enregistrement W2261683389 · doi:10.1016/j.dib.2016.01.039

Gene expression microarray data from human microvascular endothelial cells supplemented with a low concentration of niacin

2016· article· en· W2261683389 sur OpenAlexafffund
Jennifer M. Hughes-Large, Nica M. Borradaile

Notice bibliographique

RevueData in Brief · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Diabetes AssociationAgilent Technologies
Mots-clésNiacinDNA microarrayBiologyGene expressionGeneMicroarray analysis techniquesMicroarrayEndothelial stem cellGene expression profilingGene chip analysisCell biologyAngiogenesisReceptorFunction (biology)Molecular biologyGeneticsBiochemistryIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The systemic lipid modifying drug, niacin, can directly improve human microvascular endothelial cell angiogenic function under lipotoxic conditions, possibly through activation of niacin receptors "Niacin receptor activation improves human microvascular endothelial cell angiogenic function during lipotoxicity" (Hughes-Large et al. 2014). Here we provide accompanying data collected using Affymetrix GeneChip microarrays to identify changes in gene expression in human microvascular endothelial cells treated with 10 μM niacin. Statistical analyses of robust multi-array average (RMA) values revealed that only 16 genes exhibited greater than 1.3-fold differential expression. Of these 16, only 5 were identified protein coding genes, while 3 of the remaining 11 genes appeared to be small nuclear/nucleolar RNAs. Altered expression of EFCAB4B, NAP1L2, and OR13C8 was confirmed by real time quantitative PCR.

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 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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,379

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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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