DNA methylation analysis in constitutional disorders: Clinical implications of the epigenome
Notice bibliographique
Résumé
Genomic, chromosomal, and gene-specific changes in the DNA sequence underpin both phenotypic variations in populations as well as disease associations, and the application of genomic technologies for the identification of constitutional (inherited) or somatic (acquired) alterations in DNA sequence forms a cornerstone of clinical and molecular genetics. In addition to the disruption of primary DNA sequence, the modulation of DNA function by epigenetic phenomena, in particular by DNA methylation, has long been known to play a role in the regulation of gene expression and consequent pathogenesis. However, these epigenetic factors have been identified only in a handful of pediatric conditions, including imprinting disorders. Technological advances in the past decade that have revolutionized clinical genomics are now rapidly being applied to the emerging discipline of clinical epigenomics. Here, we present an overview of epigenetic mechanisms with a focus on DNA modifications, including the molecular mechanisms of DNA methylation and subtypes of DNA modifications, and we describe the classic and emerging genomic technologies that are being applied to this study. This review focuses primarily on constitutional epigenomic conditions associated with a spectrum of developmental and intellectual disabilities. Epigenomic disorders are discussed in the context of global genomic disorders, imprinting disorders, and single gene disorders. We include a section focused on integration of genetic and epigenetic mechanisms together with their effect on clinical phenotypes. Finally, we summarize emerging epigenomic technologies and their impact on diagnostic aspects of constitutional genetic and epigenetic disorders.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».