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Enregistrement W2081026727 · doi:10.1371/journal.pgen.1001212

Altered DNA Methylation in Leukocytes with Trisomy 21

2010· article· en· W2081026727 sur OpenAlexaff
Kristi Kerkel, Nicole Schupf, Kota Hatta, Deborah Pang, Martha Salas, Alexander Kratz, Mark D. Minden, Vundavalli V. Murty, Warren B. Zigman, Richard Mayeux, Edmund C. Jenkins, Ali Torkamani, Nicholas J. Schork, Wayne Silverman, B. Anne Croy, Benjamin Tycko

Notice bibliographique

RevuePLoS Genetics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoQueen's University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Center for Research ResourcesNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésBiologyDNA methylationTrisomyGeneticsMethylationDNAEpigenomicsEpigeneticsComputational biologyGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary abnormality in Down syndrome (DS), trisomy 21, is well known; but how this chromosomal gain produces the complex DS phenotype, including immune system defects, is not well understood. We profiled DNA methylation in total peripheral blood leukocytes (PBL) and T-lymphocytes from adults with DS and normal controls and found gene-specific abnormalities of CpG methylation in DS, with many of the differentially methylated genes having known or predicted roles in lymphocyte development and function. Validation of the microarray data by bisulfite sequencing and methylation-sensitive Pyrosequencing (MS-Pyroseq) confirmed strong differences in methylation (p<0.0001) for each of 8 genes tested: TMEM131, TCF7, CD3Z/CD247, SH3BP2, EIF4E, PLD6, SUMO3, and CPT1B, in DS versus control PBL. In addition, we validated differential methylation of NOD2/CARD15 by bisulfite sequencing in DS versus control T-cells. The differentially methylated genes were found on various autosomes, with no enrichment on chromosome 21. Differences in methylation were generally stable in a given individual, remained significant after adjusting for age, and were not due to altered cell counts. Some but not all of the differentially methylated genes showed different mean mRNA expression in DS versus control PBL; and the altered expression of 5 of these genes, TMEM131, TCF7, CD3Z, NOD2, and NPDC1, was recapitulated by exposing normal lymphocytes to the demethylating drug 5-aza-2'deoxycytidine (5aza-dC) plus mitogens. We conclude that altered gene-specific DNA methylation is a recurrent and functionally relevant downstream response to trisomy 21 in human cells.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,619

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,246
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

Citations121
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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