The study of epigenetic mechanisms based on the analysis of histone modification patterns by flow cytoametry
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Notice bibliographique
Résumé
Epigenetic regulation of genes involved in cell growth, survival, or differentiation through histone modifications is an important determinant of cancer development and outcome. The basic science of epigenetics uses analytical tools that, although powerful, are not well suited to the analysis of heterogeneous cell populations found in human cancers, or for monitoring the effects of drugs designed to modulate epigenetic mechanisms in patients. To address this, we selected three clinically relevant histone marks (H3K27me3, H3K9ac, and H3K9me2), modulated their expression levels by in vitro treatments to generate high and low expressing control cells, and tested the relative sensitivity of candidate antibodies to detect the differences in expression levels by flow cytoametry using a range of sample preparation techniques. We identified monoclonal antibodies to all three histone marks that were suitable for flow cytoametry. Staining intensities were reduced with increasing formaldehyde concentration, and were not affected by ionic strength or by alcohol treatment. A protocol suitable for clinical samples was then developed, to allow combined labeling of histone marks and surface antigens while preserving light scatter signals. This was applied to normal donor blood, and to samples obtained from 25 patients with leukemia (predominantly acute myeloid leukemia). Significant cellular heterogeneity in H3K9ac and H3K27me3 staining was seen in normal peripheral blood, but the patterns were very similar between individual donors. In contrast, H3K27me3 in particular showed considerable inter-patient heterogeneity in the leukemia cell populations. Although further refinements are likely needed to fully optimize sample staining protocols, "flow epigenetics" appears to be technically feasible, and to have potential both in basic research, and in clinical application.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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 découle