Data on mammary gland microRNAs expression, their predicted gene targets and corresponding pathway analysis in female mice receiving flaxseed or its oil and secoisolariciresinol diglucoside components
Notice bibliographique
Résumé
Dietary flaxseed may act via microRNAs (miRNAs) to affect the health of the mammary gland. These data are in support of the article entitled "Effects of flaxseed and its components on mammary gland miRNome: identification of potential biomarkers to prevent breast cancer development" [1]. Here, we provide miRNA expression data obtained from NanoString nCounter® profiling of mammary gland RNA from C57BL/6 female mice who received a control diet or isocaloric diets containing 10% FS, 3.67% FSO, or 0.15% SDG for 21 days. The raw miRNA data were deposited at the NCBI Gene Expression Omnibus (GEO) database (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE193847) under the accession number GSE193847. We also identified diet-associated miRNA-gene targets and corresponding enriched pathways. These data can be found at the HARVARD Dataverse (https://doi.org/10.7910/DVN/3ZNYES). These data will be valuable as a reference to understand the effects of FS versus its components and to study responses to these ingredients in hosts of different genetic backgrounds, sex and age. These data will contribute to future investigations regarding mechanisms underlying FS effects within the mammary gland.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».