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Enregistrement W2955729399 · doi:10.18502/rmm.v6i3.4611

Use of Protein-Protein Interaction Network for Biomarker Identification in Oocyte Maturation

2019· article· en· W2955729399 sur OpenAlexfundno aff
Golzar Farhadi, Jamal Fayazi, Hedayat Allah Roshanfekr, Mahmoud Nazari, Elham Behdani

Notice bibliographique

RevueResearch in Molecular Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité Laval
Mots-clésBiologyGene expressionGeneMicroarray analysis techniquesMicroarrayOocyteGene expression profilingGeneticsEmbryo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Oocyte maturation begins at the embryonic stage and continues throughout life. The effect of Follicle- Stimulating hormone (FSH) on gene of genes was evaluated using GEO access codes for the data set GSE38345. Materials and Methods: The microarray data containing the gene expression information from cow oocytes show that their maturation is influenced by FSH. Data analysis was performed using GEO2R. After identifying the genes and examining the different genes expressed, two gene groups with increased and decreased expression were identified. The interaction of each of the gene groups was examined using the STRING database, based on the co-expression information. The meaningful sub networks were explored using the Clusterone software. Gene ontology was performed using the comparative GO database. The miRNA-mRNA interaction network was also studied based on the miRWalk database. Finally, meaningful networks and subnets obtained by the Cytoscape software, were designed. Results: Comparison of oocyte gene expression data between the pre-maturation and postmaturation stages after treatment with FSH revealed 5958 genes with increased expression and 4275 genes with decreased expression. Examination of the protein interaction network among the set of increased and decreased expression genes based on string information revealed 262 genes with increased expression and 147 genes with decreased expression (high confidence (0.7) data). RPS3, NUSAP1, TBL3, and ATP5H showed increased expression and were effective in the positive regulation of rRNA processing, cell division, mitochondrial ATP synthesis coupled proton, and in oxidative phosphorylation and progesterone-mediated functions. WDR46 and MRPL22 showed decreased expression, which were important in the regulation of SRP-dependent co-translational proteins targeting the membrane, RNA secondary structure, unwinding, and functional pathways of ribosomal and RNA polymerase. The most important miRNA genes in the protein network of increased and decreased gene expression were bta-miR-10b-5p and miR-29b-2-5p. Conclusion: Examination of the genes expressed in the oocyte maturation pathway revealed nuclear, mitochondrial, and miRNA genes. Increasing and decreasing gene expression helps maintain equilibrium, which can be a biological marker.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,141
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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