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Enregistrement W3183359877 · doi:10.3390/cells10071840

Transcriptomic Profile Reveals Deregulation of Hearing-Loss Related Genes in Vestibular Schwannoma Cells Following Electromagnetic Field Exposure

2021· article· en· W3183359877 sur OpenAlexaff
Alessandra Colciago, Matteo Audano, Veronica Bonalume, Valentina Melfi, Tasnim Mohamed, Adam J. Reid, Alessandro Faroni, Peter A. Greer, Nico Mitro, Valerio Magnaghi

Notice bibliographique

RevueCells · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di MilanoCapita Foundation
Mots-clésTranscriptomeHearing lossVestibular systemBiologySchwannomaGenePopulationCancer researchMalignant transformationCell biologyGeneticsMedicineGene expressionPathologyNeuroscienceAudiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,225 · 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.

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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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