LIRTS Viewer: A Web-Based Resource to View the Transcriptional Response of Lens Epithelial Cells to Injury
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Residual lens epithelial cells (LECs) respond to injury after cataract surgery, leading to posterior capsular opacification (PCO). Transcriptomic profiling of lens capsule-associated cells (CACs) post-cataract surgery (PCS) revealed that LECs quickly alter their transcriptome, producing numerous pro-inflammatory cytokines within a few hours PCS. In contrast, the significant activation of TGFβ signaling and fibrotic extracellular matrix deposition related to PCO only begins 1 to 3 days later. However, the global changes in gene expression in CACs, following the establishment of robust TGFβ signaling, remain unknown. Methods: Lens fiber cells were removed from wild-type mice, and CACs were isolated at 0, 72, or 120 hours PCS to perform bulk RNA sequencing (RNA-seq) to obtain estimates of RNA abundance. These data were combined with existing RNA-seq datasets to create a web-based visualization resource to explore the expression dynamics of most protein coding genes in CACs. Results: At 72 hours PCS, CACs differentially express genes consistent with a surge in proliferation and changes in actin filament organization while also robustly expressing fibrotic marker genes by 120 hours PCS. We developed a data visualization resource, the Lens Injury Response Time Series (LIRTS) Viewer, which integrates all data to gather valuable insights from gene expression in CACs over the first 5 days PCS. Conclusions: The LIRTS Viewer is useful for generating hypotheses related to PCO pathogenesis, as it reveals CAC gene expression dynamics, gene correlations, and biological pathways during the first 5 days following lens injury in an in vivo cataract surgery model.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 0,039 |
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 ».