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Enregistrement W3035420824 · doi:10.1101/2020.06.14.151399

Integrated analysis of high throughput transcriptomic data revealed specific gene expression signature of cardiomyocytes

2020· preprint· en· W3035420824 sur OpenAlexaff
Mohammad Reza Omrani, Erfan Sharifi, Niusha Khazaei, Sahel Jahangiri Esfahani, Nicholas W. Kieran, Hadi Hashemi, Abdulshakour Mohammadnia, Moein Yaqubi

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill UniversityUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscriptomeBiologyGene signatureGeneComputational biologyCellular differentiationGene expressionGeneticsCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Acquiring a specific transcriptomic signature of the human and mouse cardiomyocyte (CM) will greatly increase our understanding of their biology and associated diseases that remain the most deadly across the world. In this study, using comprehensive transcriptomic mining of 91 cell types over 877 samples from bulk RNA-sequencing, single cell RNA-sequencing, and microarray techniques, we describe a unique 118-gene signature of human and mouse primary CMs. Once we had access to this CM-specific gene signature, we investigated the spatial heterogeneity of CMs throughout the heart tissue. Moreover, we compared the CM-specific gene signature to that of CMs derived from 10 differentiation protocols, and we identified the protocols that generate cells most similar to primary CMs. Finally, we looked at the specific differences between primary and differentiated CMs and found that differentiated cells underexpress genes related to CM development and maturity. The differentiated cells conversely overexpressed cell cycle-related genes, resulting in the progenitor features that remain in differentiated CMs compared to primary adult CMs. The presence of histone post translational modification H3K27ac from ChIP sequencing data sets were used to confirm transcriptomic findings. To the best of our knowledge, this is the most comprehensive study to date that unravels the unique transcriptomic signature of primary and differentiated CMs. This study provides important insights into our understanding of CM biology and the molecular mechanisms that make them such a unique cell type. Moreover, the specific transcriptomic signature of CMs could be used in developmental studies, stem cell therapy, regenerative medicine, and drug screening assays.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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