Strategies for discovery and validation of methylated and hydroxymethylated <scp>DNA</scp> biomarkers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
DNA methylation, consisting of the addition of a methyl group at the fifth-position of cytosine in a CpG dinucleotide, is one of the most well-studied epigenetic mechanisms in mammals with important functions in normal and disease biology. Disease-specific aberrant DNA methylation is a well-recognized hallmark of many complex diseases. Accordingly, various studies have focused on characterizing unique DNA methylation marks associated with distinct stages of disease development as they may serve as useful biomarkers for diagnosis, prognosis, prediction of response to therapy, or disease monitoring. Recently, novel CpG dinucleotide modifications with potential regulatory roles such as 5-hydroxymethylcytosine, 5-formylcytosine, and 5-carboxylcytosine have been described. These potential epigenetic marks cannot be distinguished from 5-methylcytosine by many current strategies and may potentially compromise assessment and interpretation of methylation data. A large number of strategies have been described for the discovery and validation of DNA methylation-based biomarkers, each with its own advantages and limitations. These strategies can be classified into three main categories: restriction enzyme digestion, affinity-based analysis, and bisulfite modification. In general, candidate biomarkers are discovered using large-scale, genome-wide, methylation sequencing, and/or microarray-based profiling strategies. Following discovery, biomarker performance is validated in large independent cohorts using highly targeted locus-specific assays. There are still many challenges to the effective implementation of DNA methylation-based biomarkers. Emerging innovative methylation and hydroxymethylation detection strategies are focused on addressing these gaps in the field of epigenetics. The development of DNA methylation- and hydroxymethylation-based biomarkers is an exciting and rapidly evolving area of research that holds promise for potential applications in diverse clinical settings.
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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) | 0,001 | 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 découle