Meta‐Analysis of Transcriptome Regulation During Induction to Cardiac Myocyte Fate From Mouse and Human Fibroblasts
Notice bibliographique
Résumé
Ectopic expression of a defined set of transcription factors (TFs) can directly convert fibroblasts into a cardiac myocyte cell fate. Beside inefficiency in generating induced cardiomyocytes (iCMs), the molecular mechanisms that regulate this process remained to be well defined. The main purpose of this study was to provide better insight on the transcriptome regulation and to introduce a new strategy for candidating TFs for the transdifferentiation process. Eight mouse and three human high quality microarray data sets were analyzed to find differentially expressed genes (DEGs), which we integrated with TF-binding sites and protein-protein interactions to construct gene regulatory and protein-protein interaction networks. Topological and biological analyses of constructed gene networks revealed the main regulators and most affected biological processes. The DEGs could be categorized into two distinct groups, first, up-regulated genes that are mainly involved in cardiac-specific processes and second, down-regulated genes that are mainly involved in fibroblast-specific functions. Gata4, Mef2a, Tbx5, Tead4 TFs were identified as main regulators of cardiac-specific gene expression program; and Trp53, E2f1, Myc, Sfpi1, Lmo2, and Meis1 were identified as TFs which mainly regulate the expression of fibroblast-specific genes. Furthermore, we compared gene expression profiles and identified TFs between mouse and human to find the similarities and differences. In summary, our strategy of meta-analyzing the data of high-throughput techniques by computational approaches, besides revealing the mechanisms involved in the regulation of the gene expression program, also suggests a new approach for increasing the efficiency of the direct reprogramming of fibroblasts into iCMs. J. Cell. Physiol. 232: 2053-2062, 2017. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.
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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) | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».