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Enregistrement W2027646678 · doi:10.3390/biology3040670

DNA Modifications: Function and Applications in Normal and Disease States

2014· review· en· W2027646678 sur OpenAlexafffund
Vichithra R. B. Liyanage, Jessica S. Jarmasz, Nanditha Murugeshan, Marc R. Del Bigio, Mojgan Rastegar, James Davie

Notice bibliographique

RevueBiology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsCancerCare Manitoba FoundationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaManitoba Health Research CouncilStrongHealth Sciences Centre Foundation
Mots-clésBiologyDNA methylation5-MethylcytosineEpigeneticsEpigenetics of physical exerciseRNA-Directed DNA MethylationGeneticsEpigenomicsHistoneHistone methylationGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epigenetics refers to a variety of processes that have heritable effects on gene expression programs without changes in DNA sequence. Key players in epigenetic control are chemical modifications to DNA, histone, and non-histone chromosomal proteins, which establish a complex regulatory network that controls genome function. Methylation of DNA at the fifth position of cytosine in CpG dinucleotides (5-methylcytosine, 5mC), which is carried out by DNA methyltransferases, is commonly associated with gene silencing. However, high resolution mapping of DNA methylation has revealed that 5mC is enriched in exonic nucleosomes and at intron-exon junctions, suggesting a role of DNA methylation in the relationship between elongation and RNA splicing. Recent studies have increased our knowledge of another modification of DNA, 5-hydroxymethylcytosine (5hmC), which is a product of the ten-eleven translocation (TET) proteins converting 5mC to 5hmC. In this review, we will highlight current studies on the role of 5mC and 5hmC in regulating gene expression (using some aspects of brain development as examples). Further the roles of these modifications in detection of pathological states (type 2 diabetes, Rett syndrome, fetal alcohol spectrum disorders and teratogen exposure) will be 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations152
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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