Tissue- and Species-Specific Patterns of RNA metabolism in Post-Mortem Mammalian Retina and Retinal Pigment Epithelium
Notice bibliographique
Résumé
Accurate analysis of gene expression in human tissues using RNA sequencing is dependent on the quality of source material. One major source of variation in mRNA quality is post-mortem time. While it is known that individual transcripts show differential post-mortem stability, few studies have directly and comprehensively analyzed mRNA stability following death, and in particular the extent to which tissue- and species-specific factors influence post-mortem mRNA stability are poorly understood. This knowledge is particularly important for ocular tissues studies, where tissues obtained post-mortem are frequently used for research or therapeutic applications. To directly investigate this question, we profiled mRNA levels in both neuroretina and retinal pigment epithelium (RPE) from mouse and baboon over a series of post-mortem intervals. We found substantial changes in gene expression as early as 15 minutes in the mouse and as early as three hours in the baboon eye tissues. Importantly, our findings demonstrate both tissue- and species- specific patterns of RNA metabolism, by identifying a set of genes that are either rapidly degraded or very stable in both species and/or tissues. Taken together, the data from this study lay the foundation for understanding RNA regulation post-mortem and provide novel insights into RNA metabolism in the tissues of the mammalian eye.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».