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Enregistrement W4384664690 · doi:10.1139/gen-2022-0102

Identification of alternative splicing and RNA-binding proteins involved in myocardial ischemia–reperfusion injury

2023· article· en· W4384664690 sur OpenAlexvenueno aff
Feng Li, Min Guo

Notice bibliographique

RevueGenome · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyAlternative splicingRNA-binding proteinRNA splicingIntronGeneComputational biologyGeneticsExonKEGGGene expressionRNATranscriptome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alternative splicing (AS) and RNA-binding proteins (RBPs) have been implicated in various cardiovascular diseases. Yet, a comprehensive understanding of their role in myocardial ischemia-reperfusion injury (MIRI) remains elusive. We aimed to identify potential therapeutic targets for MIRI by studying genome-wide changes in AS events and RBPs. We analyzed RNA-seq data from ischemia-reperfusion mouse models and the control group from the GSE130217 data set using Splicing Site Usage Variation Analysis software. We identified 28 regulated alternative splicing events (RASEs) and 47 differentially expressed RBP (DE-RBP) genes in MIRI. Most variable splicing events were involved in cassette exon, alternative 5' splice, alternative 3' splice, and retained intron types. Gene Ontology and Kyoto Encyclopedia of Genes (KOBAS 2.0 server) and Genomes pathway enrichment analyses showed that the differentially expressed variable splicing and RBP genes were mainly enriched in pathways related to myocardial function. The RBP-RASE network demonstrated a common variance relationship between DE-RBPs and RASEs, indicating that RBPs regulate variable shear events in MIRI. This study systematically identified important alterations in RASEs and RBPs in MIRI, expanding our understanding of the underlying pathogenesis of MIRI.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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