Identification of critical mitochondrial hub gene for facial nerve regeneration
Notice bibliographique
Résumé
Mitochondria play a critical role in nerve regeneration, yet the impact of gene expression changes related to mitochondria in facial nerve regeneration remains unknown. To address this knowledge gap, we analyzed the expression profile of the facial motor nucleus (FMN) using data obtained from the Gene Expression Omnibus (GEO) database (GSE162977). By comparing different time points in the data, we identified differentially expressed genes (DEGs). Additionally, we collected mitochondria-related genes from the Gene Ontology (GO) database and intersected them with the DEGs, resulting in the identification of mitochondria-related DEGs (MIT-DEGs). To gain further insights, we performed functional enrichment and pathway analysis of the MIT-DEGs. To explore the interactions among these MIT-DEGs, we constructed a protein-protein interaction (PPI) network using the STRING database and identified hub genes using the Degree algorithm of Cytoscape software. To validate the relevance of these genes to nerve regeneration, we established a rat facial nerve injury (FNI) model and conducted a series of experiments. Through these experiments, we confirmed three MIT-DEGs (Myc, Lyn, and Cdk1) associated with facial nerve regeneration. Our findings provide valuable insights into the transcriptional changes of mitochondria-related genes in the FMN following FNI, which can contribute to the development of new treatment strategies for FNI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».