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Record W2332671321 · doi:10.1055/s-0033-1361398

Validierung von Housekeeping Genen für Genexpressionsanalysen im fetalen Gewebe

2013· article· de· W2332671321 on OpenAlexaff
Huihui Xu, Lauren I. R. Ehrlich, D. M. Sloboda, Massimo Bionaz, S Li, John P. Newnham, JW Dudenhausen, Wolfgang Henrich, Andreas Plagemann, J. R. G. Challis, Traute Braun

Bibliographic record

VenueZeitschrift für Geburtshilfe und Neonatologie · 2013
Typearticle
Languagede
FieldMedicine
TopicNeonatal Respiratory Health Research
Canadian institutionsSimon Fraser UniversityUniversity of TorontoMcMaster University
Fundersnot available
KeywordsHousekeeping geneMedicineGynecologyBiologyGeneGene expressionGenetics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Fragestellung: Die pränatale Glukokortikoidexposition im Rahmen der Lungenreifeinduktion führt zu einer dosisabhängigen Geburtsgewichtsreduktion. Eine besondere Rolle scheint hierbei die fetale Leber mit Expression von wichtigen Wachstumsfaktoren einzunehmen. Ziel dieser Arbeit war es, interne Referenz-Gene (ICG) in der fetalen Leber des Schafes zu identifizieren, die zur Normalisierung der Expressionsdaten von Zielgenen verwendet werden können. Methodik: Die in der Literatur angegebenen ICG (ACTB, HPRT1, RPLP0, PPIA, TUBB, 18S) wurden bezüglich ihrer Expressionsstabilität in fetalen Leberproben (n = 106) nach Dexamethason (DEX)-Behandlung in der Frühschwangerschaft (Tag 40 – 42, 0,14 mg/kg) und in Kontrolltieren (2 ml NaCl) an den Schwangerschaftstagen 50,100,125 und 140 mittels qRT-PCR untersucht (geNorm-Software). Ergebnis: In den Kontrolltieren zeigten sich im Schwangerschaftsverlauf signifikante Veränderungen in der mRNA-Expression von ACTB, HPRT1, RPLP0, PPIA und TUBB mit niedrigsten Werten am Tag 140 (p < 0,05). Die DEX-Therapie resultierte in einer sig. Reduktion der TUBB mRNA-Expression bei den weiblichen Feten am Tag 125. Hinsichtlich der Therapie und des Geschlechts waren die Gene HPRT1 und PPIA nicht reguliert und wiesen sich als stabile ICG aus. ACTB und TUBB sind als ICG in der Schafsleber nicht geeignet. In Abhängigkeit von der optimalen bzw. suboptimalen Kombination der ausgewählten ICG konnten sig. Unterschiede in der Expression der untersuchten Zielgene beobachtet werden. Schlussfolgerung: Wir konnten zeigen, dass die traditionellen ICG im Verlauf der Schwangerschaft sowie durch die DEX-Behandlung teilweise reguliert werden. Die Verwendung als ICG zur Normalisierung von Zielgenen würde bei unkritischer Auswahl somit zu einer Verfälschung der Messergebnisse führen. Wir empfehlen die Verwendung von mehreren ICG zur validen Normalisierung und halten es für unerlässlich, für jede Spezies und Versuchsmodell individuell die optimale Kombination von ICG zu etablieren.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.007
Threshold uncertainty score0.038

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.067
GPT teacher head0.401
Teacher spread0.334 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2013
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