MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3042490842 · doi:10.3390/genes11070808

Intestinal Microbiota Influences DNA Methylome and Susceptibility to Colorectal Cancer

2020· letter· en· W3042490842 sur OpenAlexafffund
Aïcha Zouggar, Joshua R. Haebe, Yannick D. Benoit

Notice bibliographique

RevueGenes · 2020
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceCancer Research Society
Mots-clésEpigeneticsColorectal cancerDNA methylationInflammatory bowel diseaseBiologyReprogrammingCarcinogenesisMediatorMicrobiomeMouse model of colorectal and intestinal cancerIntestinal epitheliumGut floraCancerImmunologyCancer researchDiseaseBioinformaticsGeneticsGeneMedicineGene expressionEpitheliumCell biologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a recent publication, Ansari et al. identified gut microbiota as a critical mediator of the intestinal inflammatory response through epigenetic programming of host intestinal epithelium. Exposure to the microbiota induces Ten-Eleven-Translocation (TET)-dependent hypomethylation of genomic elements regulating genes associated with inflammatory response and colorectal cancer. Here, we discuss the impact of such a discovery on the understanding of how the intestinal microbiota may contribute to epigenetic reprogramming and influence the onset of colorectal tumorigenesis. Finally, we examine the prospect of TET inhibition strategies as a therapeutic and/or preventive approach for colorectal cancer in patients afflicted by inflammatory bowel disease.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,523
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,261 · 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.

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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGenesMême sujetEpigenetics and DNA MethylationTravaux en français237 207