Application of the <scp>LU</scp>minometric <scp>M</scp>ethylation <scp>A</scp>ssay to ecological species: tissue quality requirements and a survey of <scp>DNA</scp> methylation levels in animals
Notice bibliographique
Résumé
The LUminometric Methylation Assay (LUMA) measures global DNA methylation. LUMA depends on digestion of DNA with methyl-sensitive and methyl-insensitive restriction enzymes, followed by pyrosequencing. Until recently, LUMA has been principally used for biomedical research. Here, we use chickens as a model to investigate sample quality issues relating to LUMA and then apply the method to ecological species. First, we assessed the effect of tissue storage conditions on DNA methylation values. This is an important consideration for ecological species because samples are not always ideally preserved and LUMA is sensitive to poor DNA quality. We found that good quality LUMA data could be obtained from chicken liver and brain tissues stored at 21 °C for at least 2 and 12 h, respectively. Longer storage times introduced nonspecific peaks to pyrograms which were associated with reduced DNA methylation. Repeatedly, freezing and thawing the tissues did not affect LUMA data. Second, we measured DNA methylation in 12 species representing five animal classes: amphibians (African and Western clawed frog), reptiles (green anole lizard), fish (yellow perch, goldfish, lake trout), mammals (American mink, polar bear, short-beaked common dolphin, Atlantic white-sided dolphin) and birds (chicken, Japanese quail). We saw a pattern of high DNA methylation in fish (84-87%), and intermediate levels in mammals (68-72%) and birds (52-71%). This pattern corresponds well with previous measures of DNA methylation generated by HPLC. Our data represent the first CpG methylation values to be reported in several species and provide a basis for studying patterns of epigenetic inheritance in an ecological context.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».