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Enregistrement W2882552267 · doi:10.1186/s12864-018-4892-6

Novel long-range regulatory mechanisms controlling PKD2 gene expression

2018· article· en· W2882552267 sur OpenAlexafffund
Stéphanie Moisan, Stéphanie Levon, Émilie Cornec-Le Gall, Yannick Le Meur, Marie‐Pierre Audrézet, Josée Dostie, Claude Férec

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and Kidney Cyst Diseases
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFondation Maladies Rares
Mots-clésBiologyCTCFChromatinEnhancerPromoterChromosome conformation captureRegulation of gene expressionGeneChIA-PETGeneticsGene expressionRegulatory sequenceReporter geneChromatin remodelingCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cis-regulatory elements control gene expression over large distances through the formation of chromatin loops, which allow contact between enhancers and gene promoters. Alterations in cis-acting regulatory systems could be linked to human genetic diseases. Here, we analyse the spatial organization of a large region spanning the polycystic kidney disease 2 (PKD2) gene, one of the genes responsible of autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD). RESULTS: By using chromosome conformation capture carbon copy (5C) technology in primary human renal cyst epithelial cells, we identify novel contacts of the PKD2 promoter with chromatin regions, which display characteristics of regulatory elements. In parallel, by using functional analysis with a reporter assay, we demonstrate that three DNAse I hypersensitive sites regions are involved in the regulation of PKD2 gene expression. CONCLUSIONS: Finally, through alignment of CCCTC-binding factor (CTCF) sites, we suggest that these novel enhancer elements are brought to the PKD2 promoter by chromatin looping via the recruitment of CTCF.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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