Genome-Wide Transcriptome Landscape of Embryonic Brain-Derived Neural Stem Cells Exposed to Alcohol with Strain-Specific Cross-Examination in BL6 and CD1 Mice
Notice bibliographique
Résumé
We have previously reported the deregulatory impact of ethanol on global DNA methylation of brain-derived neural stem cells (NSC). Here, we conducted a genome-wide RNA-seq analysis in differentiating NSC exposed to different modes of ethanol exposure. RNA-seq results showed distinct gene expression patterns and canonical pathways induced by ethanol exposure and withdrawal. Short-term ethanol exposure caused abnormal up-regulation of synaptic pathways, while continuous ethanol treatment profoundly affected brain cells' morphology. Ethanol withdrawal restored the gene expression profile of differentiating NSC without rescuing impaired expression of epigenetics factors. Ingenuity Pathway Analysis (IPA) analysis predicated that ethanol may impact synaptic functions via GABA receptor signalling pathway and affects neural system and brain morphology. We identified Sptbn2, Dcc, and Scn3a as candidate genes which may link alcohol-induced neuronal morphology to brain structural abnormalities, predicted by IPA analysis. Cross-examination of Scn3a and As3mt in differentiated NSC from two different mouse strains (BL6 and CD1) showed a consistent pattern of induction and reduction, respectively. Collectively, our study identifies genetic networks, which may contribute to alcohol-mediated cellular and brain structural dysmorphology, contributing to our knowledge of alcohol-mediated damage to central nervous system, paving the path for better understanding of FASD pathobiology.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».