Differentially expressed lncRNAs and mRNAs identified by microarray analysis in GBS patients vs healthy controls
Notice bibliographique
Résumé
The aim of our present study was to determine whether message RNAs (mRNAs) and long noncoding RNAs (lncRNAs) are expressed differentially in patients with Guillain-Barré syndrome (GBS) compared with healthy controls. The mRNA and lncRNA profiles of GBS patients and healthy controls were generated by using microarray analysis. From microarray analysis, we listed 310 mRNAs and 114 lncRNAs with the mRMR software classed into two sample groups, GBS patients and healthy controls. KEGG mapping demonstrated that the top seven signal pathways may play important roles in GBS development. Several GO terms, such as cytosol, cellular macromolecular complex assembly, cell cycle, ligase activity, protein catabolic process, etc., were enriched in gene lists, suggesting a potential correlation with GBS development. Co-expression network analysis indicated that 113 lncRNAs and 303 mRNAs were included in the co-expression network. Our present study showed that these differentially expressed mRNAs and lncRNAs may play important roles in GBS development, which provides basic information for defining the mechanism(s) that promote GBS.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».