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Enregistrement W2267687074 · doi:10.1161/res.115.suppl_1.120

Abstract 120: Genome-wide DNA Methylation Analysis Reveals Dynamic Changes in the Cardiac Methylome During Post-natal Heart Development

2014· article· en· W2267687074 sur OpenAlexaff
Choon Boon Sim, Mark Ziemann, K N Harikrishnan, Antony Kaspi, Jenny Y. Y. Ooi, Lisa Chang, Ishant Khurana, Eric N. Olson, Assam El‐Osta, Enzo R. Porrello

Notice bibliographique

RevueCirculation Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCongenital heart defects research
Établissements canadiensStuart Olson (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDNA methylationBiologyEpigeneticsMethylationDifferentially methylated regionsEpigenetics of physical exerciseCpG siteEpigenomicsGeneticsTranscription factorHeart developmentCell biologyGeneGene expressionEmbryonic stem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epigenetic modifications have emerged as central players in the coordination of gene expression networks during cardiac development. Much attention has focused on the role of histone modifications during embryonic heart development, but relatively little is known about the epigenetic control mechanisms that guide post-natal heart maturation. Furthermore, few studies have investigated the role of DNA methylation during cardiac development, despite the fundamental importance of this biological process for transcriptional regulation. The purpose of the current study was to determine whether DNA methylation plays an important role in guiding transcription during the neonatal period, which is an important developmental window for cardiac maturation, including cardiomyocyte cell cycle withdrawal and loss of endogenous regenerative capacity. Here, we interrogated genome-wide changes in transcription and CpG methylation during post-natal cardiac maturation in the mouse (P1 vs. P14). CpG sequencing (CpG-seq) identified 2251 differentially methylated regions (DMRs) between P1 and P14. Intersection of DMRs with different genomic features revealed that 1248 DMRs were associated with promoter regions and transcription start sites. Interestingly, increased methylation of genes associated with well-known signalling pathways for muscle development and differentiation, such as the bone morphogenetic protein, fibroblast growth factor, Wnt and Notch signalling pathways, was associated with transcriptional repression of these regulatory networks at P14. To determine the functional significance of these dynamic changes in the cardiac methylome, we inhibited DNA methylation in vivo by administration of the DNA hypomethylating agent 5-azacytidine from P2 to P12. Post-natal inhibition of DNA methylation caused a marked increase in heart size and was associated with increased cardiomyocyte proliferation. This study provides evidence for widespread alterations in DNA methylation during post-natal heart maturation and suggests that DNA methylation may play an important role in the transcriptional silencing of key regulatory networks for muscle development and cardiomyocyte proliferation during neonatal life.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
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)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,316 · 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'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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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