A high-throughput DNA methylation analysis of a single cell
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the field of epigenetics has grown dramatically and has become one of the most dynamic and fast-growing branches of molecular biology. The amount of diseases suspected of being influenced by DNA methylation is rising steadily and includes common diseases such as schizophrenia, bipolar disorder, Alzheimer's disease, diabetes, atherosclerosis, cancer, major psychosis, lupus and Parkinson's disease. Due to cellular heterogeneity of methylation patterns, epigenetic analyses of single cells become a necessity. One rationale is that DNA methylation profiles are highly variable across individual cells, even in the same organ, dependent on the function of the gene, disease state, exposure to environmental factors (e.g. radiation, drugs or nutrition), stochastic fluctuations and various other causes. Using a polymerase chain reaction (PCR)-slide microreaction system, we present here a methylation-sensitive PCR analysis, the restriction enzyme-based single-cell methylation assay (RSMA), in the analysis of DNA methylation patterns in single cells. This method addresses the problems of cell heterogeneity in epigenetics research; it is comparably affordable, avoids complicated microfluidic systems and offers the opportunity for high-throughput screening, as many single cells can be screened in parallel. In addition to this study, critical principles and caveats of single cell methylation analyses are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».