Comparing transcriptomic responses to chemicals across six species using the EcoToxChip RNASeq database
Notice bibliographique
Résumé
The EcoToxChip project includes RNA-sequencing data from experiments involving model (Japanese quail, fathead minnow, African clawed frog) and ecological (double-crested cormorant, rainbow trout, northern leopard frog) species at multiple life stages (whole embryo and adult) exposed to eight chemicals of environmental concern known to perturb a wide range of biological systems (ethinyl estradiol, hexabromocyclododecane, lead, selenomethionine, 17β trenbolone, chlorpyrifos, fluoxetine, and benzo[a]pyrene). The objectives of this short communication were to (1) present and make available this RNA-sequencing database (i.e., 724 samples from 49 experiments) under the FAIR principles (FAIR data are data which meet principles of findability, accessibility, interoperability, and reusability), while also summarizing key meta-data attributes and (2) use ExpressAnalyst (including the Seq2Fun algorithm and EcoOmicsDB) to perform a comparative transcriptomics analysis of this database focusing on baseline and differential transcriptomic changes across species-life stage-chemical combinations. The database is available in NCBI GEO under accession number GSE239776. Across all species, the number of raw reads per sample ranged between 13 and 58 million, with 30% to 79% of clean reads mapped to the "vertebrate" subgroup database in EcoOmicsDB. Principal component analyses of the reads illustrated separation across the three taxonomic groups as well as some between tissue types. The most common differentially expressed gene was CYP1A1 followed by CTSE, FAM20CL, MYC, ST1S3, RIPK4, VTG1, and VIT2. The most common enriched pathways were metabolic pathways, biosynthesis of cofactors and biosynthesis of secondary metabolites, and chemical carcinogenesis, drug metabolism, and metabolism of xenobiotics by cytochrome P450. The RNA-sequencing database in the present study may be used by the research community for multiple purposes, including, for example, cross-species investigations, in-depth analyses of a particular test compound, and transcriptomic meta-analyses.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».