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Enregistrement W2968198740 · doi:10.21451/1984-3143-ar2019-0062

DNA methylation, environmental exposures and early embryo development

2019· article· en· W2968198740 sur OpenAlexafffund
Mélanie Breton‐Larrivée, Elizabeth Elder, Serge McGraw

Notice bibliographique

RevueAnimal Reproduction · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésEpigenomeReprogrammingDNA methylationEpigeneticsBiologyEmbryoOffspringCell biologyEmbryogenesisMethylationGeneticsPregnancyDNAGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first crucial step in the developmental program occurs during pre-implantation, the time after the oocyte has been fertilized and before the embryo implants in the uterus. This period represents a vulnerable window as the epigenome undergoes dynamic changes in DNA methylation profiles. Alterations in the early embryonic reprogramming wave can impair DNA methylation patterns and induce permanent changes to the developmental program, leading to the onset of adverse health outcomes in offspring. Although there is an increasing body of evidence indicating that harmful exposures during pre-implantation embryo development can trigger lasting epigenetic alterations in offspring, the mechanisms are still not fully understood. Since physiological or pathological changes in DNA methylation can occur as a response to environmental cues, proper environmental milieu plays a critical role in the success of embryonic development. In this review, we depict the mechanisms behind the embryonic epigenetic reprogramming of DNA methylation and highlight how maternal environmental stressors (e.g., alcohol, heat stress, nutrient availability) during pre-implantation and assisted reproductive technology procedures affect development and DNA methylation marks.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil0,358

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations88
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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