Extensive epigenetic reprogramming in human somatic tissues between fetus and adult
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Development of human tissue is influenced by a combination of intrinsic biological signals and extrinsic environmental stimuli, both of which are mediated by epigenetic regulation, including DNA methylation. However, little is currently known of the normal acquisition or loss of epigenetic markers during fetal and postnatal development. RESULTS: The DNA methylation status of over 1000 CpGs located in the regulatory regions of nearly 800 genes was evaluated in five somatic tissues (brain, kidney, lung, muscle and skin) from eight normal second-trimester fetuses. Tissue-specific differentially methylated regions (tDMRs) were identified in 195 such loci. However, comparison with corresponding data from trisomic fetuses (five trisomy 21 and four trisomy 18) revealed relatively few DNA methylation differences associated with trisomy, despite such conditions having a profound effect on development. Of interest, only 17% of the identified fetal tDMRs were found to maintain this same tissue-specific DNA methylation in adult tissues. Furthermore, 10% of the sites analyzed, including sites associated with imprinted genes, had a DNA methylation difference of >40% between fetus and adult. This plasticity of DNA methylation over development was further confirmed by comparison with similar data from embryonic stem cells, with the most altered methylation levels being linked to domains with bivalent histone modifications. CONCLUSIONS: Most fetal tDMRs seem to reflect transient DNA methylation changes during development rather than permanent epigenetic signatures. The extensive tissue-specific and developmental-stage specific nature of DNA methylation will need to be elucidated to identify abnormal patterns of DNA methylation associated with abnormal development or disease.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle