MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2559074145 · doi:10.1071/rdv29n1ab69

69 BLASTOCYSTS DEVELOPED FROM EMBRYOS THAT SPENT UP TO 2-CELL STAGE IN VIVO EXHIBITED MASSIVE DNA METHYLATION DYSREGULATION INCLUDING IMPRINTED GENES AND DNA METHYLTRANSFERASES

2016· article· en· W2559074145 sur OpenAlexaff
Dessie Salilew‐Wondim, Michael Hoelker, U. Besenfelder, V. Havlíček, Eva Held, F. Rings, Dominic Gagné, Emmanuelle Fournier, Marc‐André Sirard, Claude Robert, Ernst Tholen, Christiane Neuhoff, K. Schellander, Dawit Tesfaye

Notice bibliographique

RevueReproduction Fertility and Development · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Genetics and Reproduction
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlastocystDNA methylationBiologyMethylationGenomic imprintingEmbryoMolecular biologyMethyltransferasegenomic DNAGeneticsDNAGeneEmbryogenesisGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Suboptimal culture condition before minor or major genome activation is believed to affect the quality and the transcriptome landscape of the resulting blastocysts. Thus, we hypothesised that exposure of bovine embryos to suboptimal culture condition before minor embryonic genome activation could affect the genome methylation patterns of the resulting blastocysts. Therefore, here we aimed to investigate the genome wide DNA methylation patterns of blastocysts derived from embryos developed up to 2-cell stages in vivo followed by in vitro culture. For this, Simmental heifers were superovulated and artificially inseminated. The 2-cell stage embryos were then flushed using a state-of-the-art nonsurgical endoscopic early-stage embryo flushing technique and in vitro cultured until the blastocyst stage. The DNA methylation patterns of these blastocysts were then determined with reference to blastocysts derived from embryos developed completely under in vivo condition. For this, the genomic DNA isolated from each blastocyst group were fragmented, and unmethylated genomic regions were cleaved using methylation sensitive restriction enzymes. The samples were then amplified using ligation mediated PCR and labelled either with Cy-3 or Cy-5 dyes in a dye-swap design using the ULS Fluorescent genomic DNA labelling kit (Kreatech Biotechnology) and hybridized on an EmbryoGENE DNA Methylation Array as described previously (Saadi 2014 BMC Genomics 15, 451; Salilew-Wondim 2015 PLoS ONE 10, e0140467). Array hybridization was performed for 40 h at 65°C, and 4 hybridizations were preformed to represent 4 biological replicates. The slides were scanned using Agilent’s High-Resolution C Scanner (Agilent Technologies, Santa Clara, CA, USA), and Agilent’s Feature Extraction software (Agilent Technologies) was used to extract data features. Differentially methylated regions with fold change =1.5 and P-value < 0.05 were identified using linear modelling for microarray and R software. The results have shown that including imprinted genes (PEG3, IGF1, RASGRF1, IGF2R, GRB10, SNRPN, and PLAGL1) and DNA methyltransferases (DNMT1, DNMT3A, and DNMT3B), a total of 10,388 genomic regions were differentially methylated, of which 6393 genomic regions were hypermethylated in blastocysts derived from 2-cell flush compared with the complete vivo group. In addition, comparative analysis of the current DNA methylation data with our previous transcriptome profile data have shown that including DNMT3A, CTSZ, ElF3E, and PPP2R2B, the expression patterns of 603 genes was inversely correlated with the methylation patterns. Moreover, canonical pathways including gap junction, adherens junction, axon guidance, focal adhesion, and calcium signalling were affected by differentially methylated regions. Therefore, this study indicated that exposure of embryos to suboptimal culture condition before embryonic genome activation would lead to a massive dysregulation of methylation pattern of genes involved in developmentally relevant pathways in the resulting blastocysts.

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 enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,821

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueReproduction Fertility and DevelopmentMême sujetAnimal Genetics and ReproductionTravaux en français237 207