Methyl CpG Binding Domain Ultra‐Sequencing: a novel method for identifying inter‐individual and cell‐type‐specific variation in <scp>DNA</scp> methylation
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Notice bibliographique
Résumé
Experience-dependent changes in DNA methylation can exert profound effects on neuronal function and behaviour. A single learning event can induce a variety of DNA modifications within the neuronal genome, some of which may be common to all individuals experiencing the event, whereas others may occur in a subset of individuals. Variations in experience-induced DNA methylation may subsequently confer increased vulnerability or resilience to the development of neuropsychiatric disorders. However, the detection of experience-dependent changes in DNA methylation in the brain has been hindered by the interrogation of heterogeneous cell populations, regional differences in epigenetic states and the use of pooled tissue obtained from multiple individuals. Methyl CpG Binding Domain Ultra-Sequencing (MBD Ultra-Seq) overcomes current limitations on genome-wide epigenetic profiling by incorporating fluorescence-activated cell sorting and sample-specific barcoding to examine cell-type-specific CpG methylation in discrete brain regions of individuals. We demonstrate the value of this method by characterizing differences in 5-methylcytosine (5mC) in neurons and non-neurons of the ventromedial prefrontal cortex of individual adult C57BL/6 mice, using as little as 50 ng of genomic DNA per sample. We find that the neuronal methylome is characterized by greater CpG methylation as well as the enrichment of 5mC within intergenic loci. In conclusion, MBD Ultra-Seq is a robust method for detecting DNA methylation in neurons derived from discrete brain regions of individual animals. This protocol will facilitate the detection of experience-dependent changes in DNA methylation in a variety of behavioural paradigms and help identify aberrant experience-induced DNA methylation that may underlie risk and resiliency to neuropsychiatric disease.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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