Human cis-acting elements regulating escape from X-chromosome inactivation function in mouse
Notice bibliographique
Résumé
A long-standing question concerning X-chromosome inactivation (XCI) has been how some genes avoid the otherwise stable chromosome-wide heterochromatinization of the inactive X chromosome. As 20% or more of human X-linked genes escape from inactivation, such genes are an important contributor to sex differences in gene expression. Although both human and mouse have genes that escape from XCI, more genes escape in humans than mice, with human escape genes often clustering in larger domains than the single escape genes of mouse. Mouse models offer a well-characterized and readily manipulated system in which to study XCI, but given the differences in genes that escape it is unclear whether the mechanism of escape gene regulation is conserved. To address conservation of the process and the potential to identify elements by modelling human escape gene regulation using mouse, we integrated a human and a mouse BAC each containing an escape gene and flanking subject genes at the mouse X-linked Hprt gene. Escape-level expression and corresponding low promoter DNA methylation of human genes RPS4X and CITED1 demonstrated that the mouse system is capable of recognizing human elements and therefore can be used as a model for further refinement of critical elements necessary for escape from XCI in humans.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».