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Enregistrement W2273075970 · doi:10.1093/schbul/sbv079

High Precision DNA Modification Analysis of<i>HCG9</i>in Major Psychosis

2015· article· en· W2273075970 sur OpenAlexafffund
Mrinal Pal, Sasha B. Ebrahimi, Gabriel Oh, Tarang Khare, Aiping Zhang, Zachary Kaminsky, Sun-Chong Wang, Artūras Petronis

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensMental Health Research Canada
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEpigeneticsDNA methylationPsychosisCpG siteSchizophrenia (object-oriented programming)Bipolar disorderGeneticsBiologyGeneMedicineComputational biologyBioinformaticsPsychiatryGene expressionLithium (medication)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New epigenetic technologies may uncover etiopathogenic mechanisms of major psychosis. In this study, we applied padlock probe-based ultra-deep bisulfite sequencing for fine mapping of modified cytosines of the HLA complex group 9 (nonprotein coding) gene in the postmortem brains of individuals affected with schizophrenia or bipolar disorder and unaffected controls. Significant differences between patients and controls were detected in both CpG and CpH modifications. In addition, we identified epigenetic age effects, DNA modification differences between sense and anti-sense strands, and demonstrated how DNA modification data can be used in clustering of patient populations. Our findings revealed new epigenetic complexities but also highlighted the potential of DNA modification approaches in the search of heterogeneous causes of major psychiatric 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 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)0,001
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 enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations19
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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