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Enregistrement W1991360753 · doi:10.1016/j.molcel.2012.11.013

Latent Regulatory Potential of Human-Specific Repetitive Elements

2012· article· en· W1991360753 sur OpenAlexfundno aff
Michelle C. Ward, Michael D. Wilson, Nuno L. Barbosa‐Morais, Dominic Schmidt, Rory Stark, Qun Pan, Petra Schwalie, Suraj Menon, Margus Lukk, Stephen Watt, David Thybert, Claudia Kutter, Kristina Kirschner, Paul Flicek, Benjamin J. Blencowe, Duncan T. Odom

Notice bibliographique

RevueMolecular Cell · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueChromosomal and Genetic Variations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of CambridgeCancer Research UKCancer Research UK Cambridge Institute, University of CambridgeWellcome TrustUniversity of PittsburghCancer Research Institute
Mots-clésBiologyEpigeneticsTransposable elementGeneticsDNA methylationGenomeGermlineHuman genomeCpG siteRetrotransposonHistoneGeneRegulation of gene expressionSomatic cellRegulatory sequenceLineage (genetic)Human geneticsGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At least half of the human genome is derived from repetitive elements, which are often lineage specific and silenced by a variety of genetic and epigenetic mechanisms. Using a transchromosomic mouse strain that transmits an almost complete single copy of human chromosome 21 via the female germline, we show that a heterologous regulatory environment can transcriptionally activate transposon-derived human regulatory regions. In the mouse nucleus, hundreds of locations on human chromosome 21 newly associate with activating histone modifications in both somatic and germline tissues, and influence the gene expression of nearby transcripts. These regions are enriched with primate and human lineage-specific transposable elements, and their activation corresponds to changes in DNA methylation at CpG dinucleotides. This study reveals the latent regulatory potential of the repetitive human genome and illustrates the species specificity of mechanisms that control it.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,190 · 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.

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

Citations68
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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