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Enregistrement W1542593071 · doi:10.1002/cyto.a.22344

The study of epigenetic mechanisms based on the analysis of histone modification patterns by flow cytoametry

2013· article· en· W1542593071 sur OpenAlexaff
Maria Watson, Sue Chow, Dalia Barsyte, C.H. Arrowsmith, T. Vincent Shankey, Mark D. Minden, David W. Hedley

Notice bibliographique

RevueCytometry Part A · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésEpigeneticsHistoneFlow cytometryBiologyLeukemiaDNA methylationCancer researchMolecular biologyImmunologyGeneticsGene expressionGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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