Transcriptomic Profile Reveals Deregulation of Hearing-Loss Related Genes in Vestibular Schwannoma Cells Following Electromagnetic Field Exposure
Notice bibliographique
Résumé
Hearing loss (HL) is the most common sensory disorder in the world population. One common cause of HL is the presence of vestibular schwannoma (VS), a benign tumor of the VIII cranial nerve, arising from Schwann cell (SC) transformation. In the last decade, the increasing incidence of VS has been correlated to electromagnetic field (EMF) exposure, which might be considered a pathogenic cause of VS development and HL. Here, we explore the molecular mechanisms underlying the biologic changes of human SCs and/or their oncogenic transformation following EMF exposure. Through NGS technology and RNA-Seq transcriptomic analysis, we investigated the genomic profile and the differential display of HL-related genes after chronic EMF. We found that chronic EMF exposure modified the cell proliferation, in parallel with intracellular signaling and metabolic pathways changes, mostly related to translation and mitochondrial activities. Importantly, the expression of HL-related genes such as NEFL, TPRN, OTOGL, GJB2, and REST appeared to be deregulated in chronic EMF exposure. In conclusion, we suggest that, at a preclinical stage, EMF exposure might promote the transformation of VS cells and contribute to HL.
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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 | 0,000 | 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 ».