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Enregistrement W2950458747 · doi:10.1080/15592294.2019.1609867

Whole genome bisulfite sequencing of Down syndrome brain reveals regional DNA hypermethylation and novel disorder insights

2019· article· en· W2950458747 sur OpenAlexfundno aff
Benjamin I. Laufer, Hye‐Yeon Hwang, Annie Vogel Ciernia, Charles E. Mordaunt, Janine M. LaSalle

Notice bibliographique

RevueEpigenetics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGenome Center, University of California, DavisEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentDivision of Materials ResearchNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Mental HealthNational Institute of Environmental Health SciencesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthHarvard University
Mots-clésBiologyDifferentially methylated regionsDNA methylationEpigeneticsCpG siteGeneticsBisulfite sequencingMethylationGenomeIllumina Methylation AssayGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Down Syndrome (DS) is the most common genetic cause of intellectual disability, in which an extra copy of human chromosome 21 (HSA21) affects regional DNA methylation profiles across the genome. Although DNA methylation has been previously examined at select regulatory regions across the genome in a variety of DS tissues and cells, differentially methylated regions (DMRs) have yet to be examined in an unbiased sequencing-based approach. Here, we present the first analysis of DMRs from whole genome bisulfite sequencing (WGBS) data of human DS and matched control brain, specifically frontal cortex. While no global differences in DNA methylation were observed, we identified 3,152 DS-DMRs across the entire genome, the majority of which were hypermethylated in DS. DS-DMRs were significantly enriched at CpG islands and de-enriched at specific gene body and regulatory regions. Functionally, the hypermethylated DS-DMRs were enriched for one-carbon metabolism, membrane transport, and glutamatergic synaptic signalling, while the hypomethylated DMRs were enriched for proline isomerization, glial immune response, and apoptosis. Furthermore, in a cross-tissue comparison to previous studies of DNA methylation from diverse DS tissues and reference epigenomes, hypermethylated DS-DMRs showed a strong cross-tissue concordance, while a more tissue-specific pattern was observed for the hypomethylated DS-DMRs. Overall, this approach highlights that low-coverage WGBS of clinical samples can identify epigenetic alterations to known biological pathways, which are potentially relevant to therapeutic treatments and include metabolic pathways. These results also provide new insights into the genome-wide effects of genetic alterations on DNA methylation profiles indicative of altered neurodevelopment and brain function.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,566
Score d'incertitude au seuil0,818

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,224 · 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.

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

Citations54
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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