Sex Chromosomes and Sex Phenotype Contribute to Biased DNA Methylation in Mouse Liver
Notice bibliographique
Résumé
Sex biases in the genome-wide distribution of DNA methylation and gene expression levels are some of the manifestations of sexual dimorphism in mammals. To advance our understanding of the mechanisms that contribute to sex biases in DNA methylation and gene expression, we conducted whole genome bisulfite sequencing (WGBS) as well as RNA-seq on liver samples from mice with different combinations of sex phenotype and sex-chromosome complement. We compared groups of animals with different sex phenotypes, but the same genetic sexes, and vice versa, same sex phenotypes, but different sex-chromosome complements. We also compared sex-biased DNA methylation in mouse and human livers. Our data show that sex phenotype, X-chromosome dosage, and the presence of Y chromosome shape the differences in DNA methylation between males and females. We also demonstrate that sex bias in autosomal methylation is associated with sex bias in gene expression, whereas X-chromosome dosage-dependent methylation differences are not, as expected for a dosage-compensation mechanism. Furthermore, we find partial conservation between the repertoires of mouse and human genes that are associated with sex-biased methylation, an indication that gene function is likely to be an important factor in this phenomenon.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».