Transgenic Epigenetics: Using Transgenic Organisms to Examine Epigenetic Phenomena
Notice bibliographique
Résumé
Non-model organisms are generally more difficult and/or time consuming to work with than model organisms. In addition, epigenetic analysis of model organisms is facilitated by well-established protocols, and commercially-available reagents and kits that may not be available for, or previously tested on, non-model organisms. Given the evolutionary conservation and widespread nature of many epigenetic mechanisms, a powerful method to analyze epigenetic phenomena from non-model organisms would be to use transgenic model organisms containing an epigenetic region of interest from the non-model. Interestingly, while transgenic Drosophila and mice have provided significant insight into the molecular mechanisms and evolutionary conservation of the epigenetic processes that target epigenetic control regions in other model organisms, this method has so far been under-exploited for non-model organism epigenetic analysis. This paper details several experiments that have examined the epigenetic processes of genomic imprinting and paramutation, by transferring an epigenetic control region from one model organism to another. These cross-species experiments demonstrate that valuable insight into both the molecular mechanisms and evolutionary conservation of epigenetic processes may be obtained via transgenic experiments, which can then be used to guide further investigations and experiments in the species of interest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».