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Enregistrement W2167613189 · doi:10.1634/stemcells.2007-0993

Copy Number Variant Analysis of Human Embryonic Stem Cells

2008· article· en· W2167613189 sur OpenAlexfundno aff
Hao Wu, Kevin J. Kim, Kshama Mehta, Salvatore Paxia, Andrew Sundstrom, Thomas Anantharaman, Ali Kuraishy, Tri Doan, Jayati Ghosh, April D. Pyle, Amander T. Clark, William E. Lowry, Guoping Fan, Tim Baxter, Bud Mishra, Yi Eve Sun, Michael A. Teitell

Notice bibliographique

RevueStem Cells · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomic variations and chromosomal abnormalities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork UniversityLeukemia and Lymphoma SocietyNational Institute of General Medical SciencesCalifornia Institute for Regenerative MedicineNational Science Foundation
Mots-clésBiologyComparative genomic hybridizationCopy-number variationGeneticsCopy number analysisEmbryonic stem cellKaryotypeHuman genomeGenomeComputational biologyChromosomeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Differences between individual DNA sequences provide the basis for human genetic variability. Forms of genetic variation include single-nucleotide polymorphisms, insertions/duplications, deletions, and inversions/translocations. The genome of human embryonic stem cells (hESCs) has been characterized mainly by karyotyping and comparative genomic hybridization (CGH), techniques whose relatively low resolution at 2-10 megabases (Mb) cannot accurately determine most copy number variability, which is estimated to involve 10%-20% of the genome. In this brief technical study, we examined HSF1 and HSF6 hESCs using array-comparative genomic hybridization (aCGH) to determine copy number variants (CNVs) as a higher-resolution method for characterizing hESCs. Our approach used five samples for each hESC line and showed four consistent CNVs for HSF1 and five consistent CNVs for HSF6. These consistent CNVs included amplifications and deletions that ranged in size from 20 kilobases to 1.48 megabases, involved seven different chromosomes, were both shared and unique between hESCs, and were maintained during neuronal stem/progenitor cell differentiation or drug selection. Thirty HSF1 and 40 HSF6 less consistently scored but still highly significant candidate CNVs were also identified. Overall, aCGH provides a promising approach for uniquely identifying hESCs and their derivatives and highlights a potential genomic source for distinct differentiation and functional potentials that lower-resolution karyotype and CGH techniques could miss. Disclosure of potential conflicts of interest is found at the end of this article.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations59
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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