Expressed sequence tag analysis of zebrafish eye tissues for NEIBank.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To characterize gene expression patterns in various tissues of the zebrafish (Danio rerio) eye and identify zebrafish orthologs of human genes by expressed sequence tag (EST) analysis for NEIBank. METHODS: mRNA was extracted from adult zebrafish eye tissues, including lenses, anterior segments (minus lens), retinas, posterior segments lacking retinas, and whole eyes. Five different cDNA libraries were constructed in the pCMVSport6 vector. Approximately 4,000 clones from each library were sequenced and analyzed using various bioinformatics programs. RESULTS: The analysis yielded approximately 2,500 different gene clusters for each library. Combining data from the five libraries produced 10,392 unique gene clusters. GenBank accession numbers were identified for 37.6% (3,906) of the total gene clusters in the combined libraries and approximately 50% were linked to Unigene clusters in the current database. Several new crystallin genes, including two gammaN-crystallins, and a second major intrinsic protein (MIP) were identified in the lens library. In addition, a zebrafish homolog of cochlin (COCH), a gene that may play a role in the pathogenesis of human glaucoma, was identified in the anterior segment library. Surprisingly, no clear ortholog of the major retinal transcription factor Nrl was identified. CONCLUSIONS: The zebrafish eye tissue cDNA libraries are a useful resource for comparative gene expression analysis. These libraries will complement the cDNA libraries made for the Zebrafish Gene Collection (ZGC) and provide an additional source for gene identification and characterization in the vertebrate eye.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».