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Enregistrement W3199770862 · doi:10.3390/jcm10184161

In Silico Analysis to Explore Lineage-Independent and -Dependent Transcriptional Programs Associated with the Process of Endothelial and Neural Differentiation of Human Induced Pluripotent Stem Cells

2021· article· en· W3199770862 sur OpenAlexafffund
Maryam Nakhaei‐Nejad, Luke Trinity, Hosna Jabbari, Manijeh Pasdar, Nadia Jahroudi

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCancer Research Society
Mots-clésEpigeneticsBiologyInduced pluripotent stem cellEndothelial stem cellTranscription factorCellular differentiationLineage (genetic)Cell biologyStem cellCell typeDNA methylationPhenotypeGeneticsNeural stem cellEmbryonic stem cellGeneCellGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite a major interest in understanding how the endothelial cell phenotype is established, the underlying molecular basis of this process is not yet fully understood. We have previously reported the generation of induced pluripotent stem cells (iPS) from human umbilical vein endothelial cells and differentiation of the resulting HiPS back to endothelial cells (Ec-Diff), as well as neural (Nn-Diff) cell lineage that contained both neurons and astrocytes. Furthermore, the identities of these cell lineages were established by gene array analysis. Here, we explored the same arrays to gain insight into the gene alteration processes that accompany the establishment of endothelial vs. non-endothelial neural cell phenotypes. We compared the expression of genes that code for transcription factors and epigenetic regulators when HiPS is differentiated into these endothelial and non-endothelial lineages. Our in silico analyses have identified cohorts of genes that are similarly up- or downregulated in both lineages, as well as those that exhibit lineage-specific alterations. Based on these results, we propose that genes that are similarly altered in both lineages participate in priming the stem cell for differentiation in a lineage-independent manner, whereas those that are differentially altered in endothelial compared to neural cells participate in a lineage-specific differentiation process. Specific GATA family members and their cofactors and epigenetic regulators (DNMT3B, PRDM14, HELLS) with a major role in regulating DNA methylation were among participants in priming HiPS for lineage-independent differentiation. In addition, we identified distinct cohorts of transcription factors and epigenetic regulators whose alterations correlated specifically with the establishment of endothelial vs. non-endothelial neural lineages.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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