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Enregistrement W2908641327 · doi:10.71781/28947

Epigenetic regulation of innate immune responses to infection

2018· dissertation· en· W2908641327 sur OpenAlexfundno aff
Alain Pacis

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune responses and vaccinations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthUniversité de MontréalCanada Research Chairs
Mots-clésInnate immune systemEpigeneticsImmunologyImmune systemBiologyMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’importance des modifications épigénétiques sur le contrôle de l’expression génique est clairement établie dans la littérature. Il demeure cependant incertain si les marques épigénétiques modulent l’activité transcriptionnelle ou si ce sont plutôt des conséquences découlant de facteurs régulateurs qui modulent préalablement cette activité. Pour ma thèse, j’ai investigué le rôle de la méthylation de l’ADN dans le contexte de l’activation du système immunitaire inné. Plus précisément, j’ai conduit une analyse intégrant des données de méthylation à l’échelle génomique, de modifications d’histones, d’accessibilité à la chromatine et d’expression génique sur des cellules dendritiques avant et après une infection provoquée par Mycobacterium tuberculosis (MTB). Dans le cadre du projet, je montre que la réponse immunitaire à l’infection est associée à la perte de méthylation sur des milliers de sites CpG, indépendamment de la prolifération cellulaire. Les déméthylations actives se trouvent principalement sur des éléments amplificateurs éloignés des sites d’initiation de la transcription et sont fortement associées à l’induction de gènes situés dans leur voisinage. Cependant, une analyse longitudinale indique que la plupart des changements d’expression se produisent avant les changements perceptibles de méthylation. Une analyse de footprint de l’ADN a révélé que le recrutement de facteurs de transcriptions impliqués dans la réponse immunitaire, tel que NF-κB/Rel, précède les pertes de méthylation observées. Il est intéressant de noter que les niveaux de méthylation dans les régions déméthylées ne sont pas rétablis durant l'infection, même pour des gènes dont l’expression retourne à l’état basal. Ces résultats suggèrent que la déméthylation de l’ADN n’est probablement pas cruciale à la mise en place du programme de régulation central enclenché par les cellules du système immunitaire en réponse aux pathogènes. Celle-ci pourrait cependant jouer un rôle dans la mémoire épigénétique et pourrait permettre une réponse plus rapide à une seconde infection. De manière générale, les résultats ouvrent la porte à l’utilisation des régions de méthylation de l’ADN comme bio-marqueur prédictifs d’infections passées et présentes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,528
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,194 · 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.

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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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