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Enregistrement W2280623184 · doi:10.2172/1160287

Low Dose Radiation-Induced Epigenetic Changes in an Animal Model (Final Report)

2014· report· en· W2280623184 sur OpenAlexaff
Olga Kovalchuk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Radiation Exposure
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigeneticsDNA methylationBiologyHistoneAdaptive responseGenome instabilitymicroRNADNA damageGeneticsComputational biologyGeneGene expressionDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This project sought mechanistic understanding of the epigenetic response of tissues as well as the consequences of those responses, when induced by low dose irradiation in a well-established model system (mouse). Based on solid and extensive preliminary data we investigated the molecular epigenetic mechanisms of in vivo radiation responses, particularly – effects of low, occupationally relevant radiation exposures on the genome stability and adaptive response in mammalian tissues and organisms. We accumulated evidence that low dose irradiation altered epigenetic profiles and impacted radiation target organs of the exposed animals. The main long-term goal was to dissect the epigenetic basis of induction of the low dose radiation-induced genome instability and adaptive response and the specific fundamental roles of epigenetic changes (i.e. DNA methylation, histone modifications and miRNAs) in their generation. We hypothesized that changes in global and regional DNA methylation, global histone modifications and regulatory microRNAs played pivotal roles in the generation and maintenance low-dose radiation-induced genome instability and adaptive response. We predicted that epigenetic changes influenced the levels of genetic rearrangements (transposone reactivation). We hypothesized that epigenetic responses from low dose irradiation were dependent on exposure regimes, and would be greatest when organisms are exposed in a protracted/fractionated manner: fractionated exposures > acute exposures. We anticipated that the epigenetic responses were correlated with the gene expression levels. Our immediate objectives were: • To investigate the exact nature of the global and locus-specific DNA methylation changes in the LDR exposed cells and tissues and dissect their roles in adaptive response • To investigate the roles of histone modifications in the low dose radiation effects and adaptive response • To dissect the roles of regulatory microRNAs and their targets in low dose radiation effects and adaptive response • To correlate the levels of epigenetic changes with genetic rearrangement levels and gene expression patterns. In sum, we determined the precise global and locus-specific DNA methylation patterns in the LDR-exposed cells and tissues of mice, and to correlated DNA methylation changes with the gene expression patterns and manifestations of genome instability. We also determined the alterations of global histone modification pattern in the LDR exposed tissues. Additionally, we established the nature of microRNAome changes in the LDR exposed tissue. In this study we for the first time found that LDR exposure caused profound tissue-specific epigenetic changes in the exposed tissues. We established that LDR exposure affect methylation of repetitive elements in the murine genome, causes changes in histone methylation, acetylation and phosphorylation. Importantly, we found that LDR causes profound and persistent effects on small RNA profiles and gene expression, and that miRNAs are excellent biomarkers of LDR exposure. Furthermore, we extended our analysis and studied LDR effects in rat tissues and human tissues and cell lines. There we also analyzed LDR-induced gene expression, DNA methylation and miRNA changes. Our datasets laid foundation for several new research projects aimed to understand molecular underpinnings of low dose radiation responses, and biological repercussions of low dose radiation effects and radiation carcinogenesis.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,389
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,294 · 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.

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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