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Enregistrement W2981163401 · doi:10.1161/res.125.suppl_1.656

Abstract 656: Construction and Application of an Epigenetic Atlas of the Human Heart

2019· article· en· W2981163401 sur OpenAlexaff
Dimple Prasher, Hao Zhang, Patrick M. McCarthy, Gavin Y. Oudit, Paul W.M. Fedak, Steven C. Greenway

Notice bibliographique

RevueCirculation Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCongenital heart defects research
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDifferentially methylated regionsDNA methylationEpigeneticsVentricleBiologyMethylationCpG siteTricuspid valveInternal medicineCardiologyGeneticsMedicineGene expressionGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epigenetic modifications, including DNA methylation, regulate gene expression and contribute to the differentiation of cells. Tissues are characterized by methylation patterns that reflect their specific functions and origin. Currently, there is limited knowledge of the epigenetic patterns of the heart. To address this gap, we generated methylation profiles for all anatomical regions of the human heart. We hypothesize that unique differentially methylated regions (DMRs) of DNA exist for each cardiac region and that these patterns are disrupted in heart failure. Using non-diseased cardiac tissue and reduced representation bisulfite sequencing on a Illumina platform, we generated genome-wide methylomes for the human right atrium (n=4), left atrium (n=4), right ventricle (n=4), left ventricle (n=4), aorta (n=3), pulmonary artery (n=2), mitral valve (n=3), tricuspid valve (n=3), aortic valve (n=3) and pulmonary valve (n=3). DMRs, defined as regions with significantly different mean methylation differences, were identified using Metilene. For each tissue we identified between 10-20 million reads covering 8-10 million CpG methylation sites and 4-228 tissue-specific DMRs. There were relatively few (4) different DMRs between the left and right ventricles but 228 unique DMRs were found in the vessels (aorta and pulmonary artery) compared to the ventricles including regions upstream of BMP3 and FOXC1 , genes implicated in cardiogenesis. We then applied this approach and normal data to the analysis of disease. We generated additional left ventricular methylomes from adult (n=3) and pediatric (n=3) patients with heart failure. We identified 19 unique DMRs in the adult group and 107 in the pediatric group. Genes associated with pediatric HF DMRs included ROCK1 and FBLN2 that have been previously implicated in contraction and remodelling. We have created an atlas of the human heart based upon differences in DNA methylation between the anatomical regions of the human heart. This data will help increase our understanding of cardiac development, identify new disease biomarkers and have application to a wide range of cardiac diseases

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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