Biostatistical Analysis of Microarray Data to Decipher Viral Pathogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Zika virus, Kunjin virus, Yellow Fever virus, & Sindbis virus belong to Flaviviridae family and are involved in derailing various biological pathways which are not yet elucidated. Aim: Understanding the gene as well as miRNA interplay which plays a vital role in pathogenesis in the diagnosis and prognosis of the disease is of utmost significance. Materials and Methods: By leveraging microarray data from the Gene Expression Omnibus GSE232504 dataset, we meticulously examined the differentially expressed genes & micro RNAs (miRNAs) induced by viral infections. Results: Our analysis revealed 60 statistically significant and differentially expressed genes (DEGs) out of a total of 18,725, with SESN2 (SESTRIN 2) and GADD45A (Growth Arrest and DNA Damage-Inducible Alpha) standing out as highly significant players in the host cell response to these viruses. hsa-miR-148b-3p, hsa-miR-148a-3p, hsa-miR-607 & hsa-miR-5582-3p were the highly expressed micro RNAs (miRNAs). Through functional enrichment analyses, we unveiled significant pathways, including Type 1 Diabetes Mellitus and NF-kappa B Signaling, shedding light on the potential mechanisms underlying these virus-host cell interactions. Furthermore, our PPI (protein-protein interaction) network analysis highlighted key hub genes, while our exploration of miRNA-gene targeting relationships offered valuable insights into post-transcriptional regulation. Conclusion: This study provides a robust foundation for understanding the molecular intricacies of virus-host cell interactions, offering potential targets for further experimental validation and paving the way for innovative therapeutic approaches in combatting viral infections and associated diseases.
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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 | 0,013 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,003 |
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 ».