Delineating differential regulatory signatures of the human transcriptome in the choriodecidua and myometrium at term labor†,‡
Notice bibliographique
Résumé
Preterm deliveries remain the leading cause of neonatal morbidity and mortality. Current therapies target only myometrial contractions and are largely ineffective. As labor involves multiple coordinated events across maternal and fetal tissues, identifying fundamental regulatory pathways of normal term labor is vital to understanding successful parturition and consequently labor pathologies. We aimed to identify transcriptomic signatures of human normal term labor of two tissues: in the fetal-facing choriodecidua and the maternal myometrium. Microarray transcriptomic data from choriodecidua and myometrium following term labor were analyzed for functional hierarchical networks, using Cytoscape 2.8.3. Hierarchically high candidates were analyzed for their regulatory casual relationships using Ingenuity Pathway Analysis. Selected master regulators were then chemically inhibited and effects on downstream targets were assessed using real-time quantitative PCR (RT-qPCR). Unbiased network analysis identified upstream molecular components in choriodecidua including vimentin, TLR4, and TNFSF13B. In the myometrium, candidates included metallothionein 2 (MT2A), TLR2, and RELB. These master regulators had significant differential gene expression during labor, hierarchically high centrality in community cluster networks, interactions amongst the labor gene set, and strong causal relationships with multiple downstream effects. In vitro experiments highlighted MT2A as an effective regulator of labor-associated genes. We have identified unique potential regulators of the term labor transcriptome in uterine tissues using a robust sequence of unbiased mathematical and literature-based in silico analyses. These findings encourage further investigation into the efficacy of predicted master regulators in blocking multiple pathways of labor processes across maternal and fetal tissues, and their potential as therapeutic approaches.
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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 ».