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Enregistrement W2259285077 · doi:10.1016/j.devcel.2015.12.027

Maternal DNA Methylation Regulates Early Trophoblast Development

2016· article· en· W2259285077 sur OpenAlexafffund
Miguel R. Branco, Michelle King, Vicente Pérez-García, Aaron Bogutz, Matthew Caley, Elena Fineberg, Louis Lefebvre, Simon J. Cook, Wendy Dean, Myriam Hemberger, Wolf Reik

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Cell · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilWellcomeRoyal SocietyMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchWellcome Trust
Mots-clésBiologyDNA methylationTrophoblastMethylationDNACell biologyGeneticsComputational biologyPlacentaGenePregnancyFetusGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Critical roles for DNA methylation in embryonic development are well established, but less is known about its roles during trophoblast development, the extraembryonic lineage that gives rise to the placenta. We dissected the role of DNA methylation in trophoblast development by performing mRNA and DNA methylation profiling of Dnmt3a/3b mutants. We find that oocyte-derived methylation plays a major role in regulating trophoblast development but that imprinting of the key placental regulator Ascl2 is only partially responsible for these effects. We have identified several methylation-regulated genes associated with trophoblast differentiation that are involved in cell adhesion and migration, potentially affecting trophoblast invasion. Specifically, trophoblast-specific DNA methylation is linked to the silencing of Scml2, a Polycomb Repressive Complex 1 protein that drives loss of cell adhesion in methylation-deficient trophoblast. Our results reveal that maternal DNA methylation controls multiple differentiation-related and physiological processes in trophoblast via both imprinting-dependent and -independent mechanisms.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations164
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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