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Enregistrement W2164638248 · doi:10.1002/pmic.201500031

Fluctuations in histone H4 isoforms during cellular reprogramming monitored by middle‐down proteomics

2015· article· en· W2164638248 sur OpenAlexafffund
Marco Benevento, Peter D. Tonge, Mira C. Puri, András Nagy, Albert J. R. Heck, Javier Muñoz

Notice bibliographique

RevuePROTEOMICS · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensUniversity of TorontoLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésReprogrammingProteomicsGene isoformHistoneHistone H4BiologyCell biologyComputational biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cellular reprogramming remodels the gene expression program by re-setting the epigenome of somatic cells into an embryonic-like pluripotent state. Post-translational modifications of histones play an important role in this process. Previously, we found by ChIP-seq widespread changes of specific histone H3 marks in two divergent reprogramming routes leading to alternative pluripotent sates . Here, using an unbiased middle-down proteomics approach we have identified 72 unique isoforms of histone H4 and quantified 56 of them in the same set of samples. We found substantial differences between somatic and late-phase reprogramming cells. Also, ESCs and iPSCs displayed higher levels of H4 acetylation and tri-methylation concomitantly with lower levels of mono- and di-methylation when compared to cells undergoing reprogramming. Our data shows that the epigenetic remodeling induced by the reprogramming process goes beyond histone H3 and reveals the importance of H4 modifications as well. The presented data is a valuable resource to study the epigenetic mechanisms involved in the acquisition of induced pluripotency. All MS data have been deposited in the ProteomeXchange with identifier PXD002062 (http://proteomecentral.proteomexchange.org/dataset/PXD002062).

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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,864

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,262
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 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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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