Designing a Novel Monitoring Approach for the Effects of Space Travel on Astronauts’ Health
Notice bibliographique
Résumé
Space exploration and extraterrestrial civilization have fascinated humankind since the earliest days of human history. It was only in the last century that humankind finally began taking significant steps towards these goals by sending astronauts into space, landing on the moon, and building the International Space Station. However, space voyage is very challenging and dangerous, and astronauts are under constant space radiation and microgravity. It has been shown that astronauts are at a high risk of developing a broad range of diseases/disorders. Thus, it is critical to develop a rapid and effective assay to monitor astronauts' health in space. In this study, gene expression and correlation patterns were analyzed for 10 astronauts (8 male and 2 female) using the publicly available microarray dataset E-GEOD-74708. We identified 218 differentially expressed genes between In-flight and Pre-flight and noticed that space travel decreased genome regulation and gene correlations across the entire genome, as well as individual signaling pathways. Furthermore, we systematically developed a shortlist of 32 genes that could be used to monitor astronauts' health during space travel. Further studies, including microgravity experiments, are warranted to optimize and validate the proposed assay.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».