MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2020816946 · doi:10.3389/fgene.2015.00058

Epigenetic consequences of artificial reproductive technologies to the bovine imprinted genes SNRPN, H19/IGF2, and IGF2R

2015· article· en· W2020816946 sur OpenAlexaff
Lawrence C. Smith, Jacinthe Therrien, France Filion, Fabiana Fernandes Bressan, Flávio Vieira Meirelles

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Genetics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Syndromes and Imprinting
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenomic imprintingEpigeneticsBiologyGeneticsReproductive technologySomatic cellOffspringImprinting (psychology)DNA methylationGeneComputational biologyGene expressionPregnancyEmbryogenesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animal breeders have made widespread use of assisted reproductive technologies to accelerate genetic improvement programs aimed at obtaining more, better and cheaper food products. Selection approaches have traditionally focused on Mendel's laws of inheritance using parental phenotypic characteristics and quantitative genetics approaches to choose the best parents for the next generation, regardless of their gender. However, apart from contributing DNA sequence variants, male and female gametes carry parental-specific epigenetic marks that play key roles during pre- and post-natal development and growth of the offspring. We herein review the epigenetic anomalies that are associated with artificial reproductive technologies in current use in animal breeding programs. For instance, we demonstrate that bovine embryos and fetuses derived by in vitro culture and somatic cell nuclear transfer show epigenetic anomalies in the differentially methylated regions controlling the expression of some imprinted genes. Although these genomic imprinting errors are undetected in the somatic tissues after birth, further research is warranted to examine potential germ cell transmission of epimutations and the potential risks of reproducing cattle using artificial reproductive technologies.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil0,651

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations40
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in GeneticsMême sujetGenetic Syndromes and ImprintingTravaux en français237 207