Altering 5-hydroxymethylcytosine modification impacts ischemic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
Epigenetic modifications such as cytosine methylation and histone modification are linked to the pathology of ischemic brain injury. Recent research has implicated 5-hydroxymethylcytosine (5hmC), a DNA base derived from 5-methylcytosine (5mC) via oxidation by ten-eleven translocation (Tet) enzymes, in DNA methylation-related plasticity. Here we show that 5hmC abundance was increased after ischemic injury, and Tet2 was responsible for this increase; furthermore, inhibiting Tet2 expression abolished the increase of 5hmC caused by ischemic injury. The decrease in 5hmC modifications from inhibiting Tet2 activity was accompanied by increased infarct volume after ischemic injury. Genome-wide profiling of 5hmC revealed differentially hydroxymethylated regions (DhMRs) associated with ischemic injury, and DhMRs were enriched among the genes involved in cell junction, neuronal morphogenesis and neurodevelopment. In particular, we found that 5hmC modifications at the promoter region of brain-derived neurotrophic factor (BDNF) increased, which was accompanied by increased BDNF mRNA, whereas the inhibition of Tet2 reduced BDNF mRNA and protein expression. Finally, we show that the abundance of 5hmC in blood samples from patients with acute ischemic stroke was also significantly increased. Together, these data suggest that 5hmC modification could serve as both a potential biomarker and a therapeutic target for the treatment of ischemic stroke.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».