Variations in 5-methylcytosine and 5-hydroxymethylcytosine among human brain, blood, and saliva using oxBS and the Infinium MethylationEPIC array
Notice bibliographique
Résumé
Investigating 5-methylcytosine (5mC) has led to many hypotheses regarding molecular mechanism underlying human diseases and disorders. Many of these studies, however, utilize bisulfite conversion alone, which cannot distinguish 5mC from its recently discovered oxidative product, 5-hydroxymethylcytosine (5hmC). Furthermore, previous array-based technologies do not have the necessary probes to adequately investigate both modifications simultaneously. In this manuscript, we used technical replicates of DNA from human brain, human blood, and human saliva, in combination with oxidative bisulfite conversion and Illumina's Infinium MethylationEPIC array, to analyze 5mC and 5hmC at more than 650 000 and 450 000 relevant loci, respectively, in the human genome. We show the presence of loci with detectable 5mC and 5hmC to be equally distributed across chromosomes and genomic features, while also being present in genomic regions with transcriptional regulatory properties. We also describe 2528 5hmC sites common across tissue types that show a strong association with immune-related functions. Lastly, in human brain, we show that 5hmC accounts for one-third of the total signal from bisulfite-converted data. As such, not only do our results confirm the efficacy and sensitivity of pairing oxidative bisulfite conversion and the EPIC array to detect 5mC and 5hmC in all three tissue types, but they also highlight the importance of dissociating 5hmC from 5mC in future studies related to cytosine modifications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».