Transcriptome Analysis of Deoxynivalenol (DON)-Induced Hepatic and Intestinal Toxicity in Zebrafish: Insights into Gene Expression and Potential Detoxification Pathways
Notice bibliographique
Résumé
The effects of deoxynivalenol (DON, 50 µg/mL) on the zebrafish liver and intestine were studied. Differentially expressed genes (DEGs) from mRNA and lncRNA were analyzed by RNA seq. Gene Ontology (GO) and signaling pathways were studied where the top 30 DEGs of each type of RNA were involved. The results showed there were 2325 up-regulated and 934 down-regulated DEGs of lncRNA in the intestinal tract, and 95 up-regulated genes and 211 down-regulated genes in the liver, respectively. GO functional annotation analysis showed that lncRNA was enriched in the biological processes, involving the RNA splicing, CSF1-CSF1R complexes, and MAP kinase activity. DEGs of lncRNA located in the KEGG signal pathways include the C-type lectin receptor signaling and the NOD-like receptor signaling pathways. Metabolism involves the biosynthesis of indole alkaloids, cancer pathways for human disease, MAPK and Rap1signaling pathways for environmental information processing, necroptosis and focal adhesion for cell processes. The mRNA gene expression analysis showed there were 1939 up-regulated, 1172 down-regulated genes and 866 up-regulated, 1211 down-regulated genes in the intestine and liver of zebrafish, respectively. This study provides transcriptome analysis and toxicological investigation of DON in the zebrafish liver and intestine, offering insights into gene expression patterns and potential detoxification pathways.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».