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Enregistrement W2161588299 · doi:10.1186/1756-8935-4-7

Extensive epigenetic reprogramming in human somatic tissues between fetus and adult

2011· article· en· W2161588299 sur OpenAlexafffund
Ryan K. C. Yuen, Sarah Neumann, Alexandra Fok, Maria S. Peñaherrera, Deborah E. McFadden, Wendy P. Robinson, Michael S. Kobor

Notice bibliographique

RevueEpigenetics & Chromatin · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Syndromes and Imprinting
Établissements canadiensChild and Family Research InstitutePacific Centre for Reproductive MedicineUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthMichael Smith Health Research BCCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésReprogrammingBiologySomatic cellEpigeneticsHuman geneticsFetusEpigenesisCell biologyGeneticsDNA methylationPregnancyGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeObservationnel
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

Citations63
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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