MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2113416428 · doi:10.1126/science.1241006

Fine Tuning of Craniofacial Morphology by Distant-Acting Enhancers

2013· article· en· W2113416428 sur OpenAlexafffund
Catia Attanasio, Alex S. Nord, Yiwen Zhu, Matthew J. Blow, Zirong Li, Denise K. Liberton, Harris Morrison, Ingrid Plajzer-Frick, Amy Holt, Roya Hosseini, Sengthavy Phouanenavong, Jennifer A. Akiyama, Malak Shoukry, Veena Afzal, Edward M. Rubin, David Fitzpatrick, Bing Ren, Benedikt Hallgrímsson, L Pennacchio, Axel Visel

Notice bibliographique

RevueScience · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCleft Lip and Palate Research
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of CalgaryAlberta Bone and Joint Health Institute
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNational Human Genome Research InstituteLawrence Berkeley National LaboratoryNational Institute of General Medical SciencesMedical Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of HealthU.S. Department of EnergySchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungLudwig Institute for Cancer Research
Mots-clésCraniofacialMorphology (biology)EnhancerBiologyGeneticsTranscription factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The shape of the face is one of the most distinctive features among humans, and differences in facial morphology have substantial implications in areas such as social interaction, psychology, forensics, and clinical genetics. Craniofacial shape is highly heritable, including the normal spectrum of morphological variation as well as susceptibility to major craniofacial birth defects. In this study, we explored the role of transcriptional enhancers in the development of the craniofacial complex. Our study is based on the rationale that such enhancers, which can be hundreds of kilobases away from their target genes, regulate the spatial patterns, levels, and timing of gene expression in normal development. Methods To identify distant-acting enhancers active during craniofacial development, we used chromatin immunoprecipitation on embryonic mouse face tissue followed by sequencing to identify noncoding genome regions bound by the enhancer-associated p300 protein. We used LacZ reporter assays in transgenic mice and optical projection tomography (OPT) to determine three-dimensional expression patterns of a subset of these candidate enhancers. Last, we deleted three of the craniofacial enhancers from the mouse genome to assess their effect on gene expression and craniofacial morphology during development. Results We identified more than 4000 candidate enhancer sequences predicted to be active in the developing craniofacial complex. The majority of these sequences are at least partially conserved between humans and mice, and many are located in chromosomal regions associated with normal facial morphology or craniofacial birth defects. Characterization of more than 200 candidate enhancer sequences in transgenic mice revealed a remarkable spatial complexity of in vivo expression patterns. Targeted deletions of three craniofacial enhancers near genes with known roles in craniofacial development resulted in changes of expression of those genes as well as quantitatively subtle but definable alterations of craniofacial shape. Discussion Our analysis identifies enhancers that fine tune expression of genes during craniofacial development in mice. These results support that variation in the sequence or copy number of craniofacial enhancers may contribute to the spectrum of facial variation we find in human populations. Because many craniofacial enhancers are located in genome regions associated with craniofacial birth defects, such as clefts of the lip and palate, our results also offer a starting point for exploring the contribution of noncoding sequences to these disorders.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,277 · 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'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

Citations256
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScienceMême sujetCleft Lip and Palate ResearchTravaux en français237 207