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Enregistrement W2947792935 · doi:10.1186/s12915-019-0646-4

Enabling cell-type-specific behavioral epigenetics in Drosophila: a modified high-yield INTACT method reveals the impact of social environment on the epigenetic landscape in dopaminergic neurons

2019· article· en· W2947792935 sur OpenAlexaff
Pavan Agrawal, Phuong Chung, Ulrike Heberlein, Clement F. Kent

Notice bibliographique

RevueBMC Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology and Insect Physiology Research
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésEpigeneticsBiologyDopaminergicTranscription factorDrosophila melanogasterNeuroscienceHistoneGeneticsPhenotypeGeneDopamine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Epigenetic mechanisms play fundamental roles in brain function and behavior and stressors such as social isolation can alter animal behavior via epigenetic mechanisms. However, due to cellular heterogeneity, identifying cell-type-specific epigenetic changes in the brain is challenging. Here, we report the first use of a modified isolation of nuclei tagged in specific cell type (INTACT) method in behavioral epigenetics of Drosophila melanogaster, a method we call mini-INTACT. RESULTS: Using ChIP-seq on mini-INTACT purified dopaminergic nuclei, we identified epigenetic signatures in socially isolated and socially enriched Drosophila males. Social experience altered the epigenetic landscape in clusters of genes involved in transcription and neural function. Some of these alterations could be predicted by expression changes of four transcription factors and the prevalence of their binding sites in several clusters. These transcription factors were previously identified as activity-regulated genes, and their knockdown in dopaminergic neurons reduced the effects of social experience on sleep. CONCLUSIONS: Our work enables the use of Drosophila as a model for cell-type-specific behavioral epigenetics and establishes that social environment shifts the epigenetic landscape in dopaminergic neurons. Four activity-related transcription factors are required in dopaminergic neurons for the effects of social environment on sleep.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,255 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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