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Enregistrement W1612492173 · doi:10.1079/pavsnnr201510012

Epigenetic reprogramming in mammalian cell differentiation, transdifferentiation and dedifferentiation.

2015· article· en· W1612492173 sur OpenAlexaff
Tuempong Wongtawan, Cristina Aguilar-Sanchez, B. Wongtawan, Sari Pennings

Notice bibliographique

RevueCABI Reviews · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research Council
Mots-clésTransdifferentiationReprogrammingEpigeneticsBiologySomatic cellCellular differentiationEpigenetic regulation of neurogenesisChromatinEpigenesisEmbryonic stem cellCell biologyCell fate determinationRegenerative medicineCell potencyStem cellCellGeneticsDNA methylationChromatin remodelingAdult stem cellGene expressionGeneTranscription factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Epigenetic and chromatin modifications have important roles in governing gene activity and nuclear architecture. They are also necessary for normal embryonic development and cell differentiation. Early epigenetic programming events during mouse embryogenesis are believed to be essential for normal growth and development. Aberrant epigenetic profiles are associated with the conversion of normal cell phenotypes into cancer cells. Because epigenetic alterations are potentially reversible, experimental progress in this area may offer great promise for new cancer therapy. Nuclear epigenetic profiles can be manipulated using techniques such as somatic cell reprogramming, genetic engineering and small molecules, which can reprogramme the cell towards dedifferentiation and transdifferentiation. Advances into the mechanisms will improve the potential for regenerative medicine. In this review, we describe the principles of epigenetics and its relation to cell reprogramming, differentiation, dedifferentiation and transdifferentiation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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