MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3012096999 · doi:10.1242/dev.185629

Epigenetic changes occur at decidualisation genes as a function of reproductive ageing in mice

2020· article· en· W3012096999 sur OpenAlexafffund
Laura Woods, Natasha P. Morgan, Xiang Zhao, Wendy Dean, Vicente Pérez-García, Myriam Hemberger

Notice bibliographique

RevueDevelopment · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive System and Pregnancy
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilMedical Research CouncilAlberta Children's Hospital FoundationRosetrees Trust
Mots-clésBiologyEpigeneticsAgeingFunction (biology)GeneEpigenesisEcologyEvolutionary biologyGeneticsZoologyGene expressionDNA methylation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reproductive decline in older female mice can be attributed to a failure of the uterus to decidualise in response to steroid hormones. Here, we show that normal decidualisation is associated with significant epigenetic changes. Notably, we identify a cohort of differentially methylated regions (DMRs), most of which gain DNA methylation between the early and late stages of decidualisation. These DMRs are enriched at progesterone-responsive gene loci that are essential for reproductive function. In female mice nearing the end of their reproductive lifespan, DNA methylation fidelity is lost at a number of CpG islands (CGIs) resulting in CGI hypermethylation at key decidualisation genes. Importantly, this hypermethylated state correlates with the failure of the corresponding genes to become transcriptionally upregulated during the implantation window. Thus, age-associated DNA methylation changes may underlie the decidualisation defects that are a common occurrence in older females. Alterations to the epigenome of uterine cells may therefore contribute significantly to the reproductive decline associated with advanced maternal age.

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 enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,451

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDevelopmentMême sujetReproductive System and PregnancyTravaux en français237 207