Weighted gene co-expression network analysis to explain the relationship between plasma total carotenoids and lipid profile
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Variability in circulating carotenoids may be attributable to several factors including, among others, genetic variants and lipid profile. However, relatively few studies have considered the impact of gene expression in the inter-individual variability in circulating carotenoids. Most studies considered expression of genes individually and ignored their high degree of interconnection. Weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) is a systems biology method used for finding gene clusters with highly correlated expression levels and for relating them to phenotypic traits. The objective of the present observational study is to examine the relationship between plasma total carotenoid concentrations and lipid profile using WGCNA. RESULTS: Whole blood expression levels of 533 probes were associated with plasma total carotenoids. Among the four WGCNA distinct modules identified, turquoise, blue, and brown modules correlated with plasma high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) and total cholesterol. Probes showing a strong association with HDL-C and total cholesterol were also the most important elements of the brown and blue modules. A total of four and 29 hub genes associated with total carotenoids were potentially related to HDL-C and total cholesterol, respectively. CONCLUSIONS: Expression levels of 533 probes were associated with plasma total carotenoid concentrations. Using WGCNA, four modules and several hub genes related to lipid and carotenoid metabolism were identified. This integrative analysis provides evidence for the potential role of gene co-expression in the relationship between carotenoids and lipid concentrations. Further studies and validation of the hub genes are needed.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».