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Enregistrement W2017321221 · doi:10.3389/fncel.2015.00088

An epigenetic hypothesis for the genomic memory of pain

2015· article· en· W2017321221 sur OpenAlexafffund
Sebastian Alvarado, Maral Tajerian, Matthew Suderman, Ziv Machnes, Stephanie Pierfelice, Magali Millecamps, Laura S. Stone, Moshe Szyf

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cellular Neuroscience · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPfizer CanadaPfizer
Mots-clésEpigeneticsDNA methylationPrefrontal cortexChronic painNeuroscienceNeuroplasticityBiologyPsychologyGene expressionGeneCognitionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic pain is accompanied with long-term sensory, affective and cognitive disturbances. What are the mechanisms that mediate the long-term consequences of painful experiences and embed them in the genome? We hypothesize that alterations in DNA methylation, an enzymatic covalent modification of cytosine bases in DNA, serve as a "genomic" memory of pain in the adult cortex. DNA methylation is an epigenetic mechanism for long-term regulation of gene expression. Neuronal plasticity at the neuroanatomical, functional, morphological, physiological and molecular levels has been demonstrated throughout the neuroaxis in response to persistent pain, including in the adult prefrontal cortex (PFC). We have previously reported widespread changes in gene expression and DNA methylation in the PFC many months following peripheral nerve injury. In support of this hypothesis, we show here that up-regulation of a gene involved with synaptic function, Synaptotagmin II (syt2), in the PFC in a chronic pain model is associated with long-term changes in DNA methylation. The challenges of understanding the contributions of epigenetic mechanisms such as DNA methylation within the PFC to pain chronicity and their therapeutic implications are discussed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,389
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,212 · 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'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

Citations61
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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