Transcriptome profiling of pluripotent pig embryonic stem cells originating from uni- and biparental embryos
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Pig pluripotent stem cells have tremendous potential because the pig is a valuable animal as both an agricultural resource and as a preclinical model of human therapy. To date, a lack of understanding of pig pluripotency has inhibited the derivation of embryonic stem cells (ESCs) and transgene-free induced pluripotent stem cells. Therefore, there has been no accessible or reliable transcriptome data for researching the genuine pig pluripotency network. Our previous study isolated authentic pig ESCs, which had teratoma-forming and direct differentiation ability, that were derived by activating the FGF2, ACTIVIN A, and WNT pathways. Here, we aimed to provide detailed information on transcriptome data of the newly derived pig ESCs and perform a comparative analysis with pig preimplantation embryo transcriptomes in a public database. DATA DESCRIPTION: The transcriptome data of ESCs derived from in vitro fertilized and parthenogenetic embryos were generated by HiSeq 2500. Then, differentially expressed genes (DEGs) from each sample were compared with fibroblasts, and gene expression profiling was carried out for comparative analysis. Our data, as the first transcriptome dataset for genuine pig pluripotent cells, could be a general reference for explaining the molecular mechanism of species-specific pluripotency and improving understanding of the embryo development of domestic animals.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».