MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3120740073 · doi:10.3389/fgene.2020.613098

Impaired Regulation of Histone Methylation and Acetylation Underlies Specific Neurodevelopmental Disorders

2021· review· en· W3120740073 sur OpenAlexafffund
Merrick S. Fallah, Dora Szarics, Clara M. Robson, James H. Eubanks

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Genetics · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoOntario Brain Institute
Mots-clésEpigeneticsHistoneKabuki syndromeBiologyGeneticsChromatinAcetylationRegulation of gene expressionDNA methylationEpigenetic regulation of neurogenesisHistone codeHistone methyltransferaseEpigenomicsGeneGene expressionNucleosome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epigenetic processes are critical for governing the complex spatiotemporal patterns of gene expression in neurodevelopment. One such mechanism is the dynamic network of post-translational histone modifications that facilitate recruitment of transcription factors or even directly alter chromatin structure to modulate gene expression. This is a tightly regulated system, and mutations affecting the function of a single histone-modifying enzyme can shift the normal epigenetic balance and cause detrimental developmental consequences. In this review, we will examine select neurodevelopmental conditions that arise from mutations in genes encoding enzymes that regulate histone methylation and acetylation. The methylation-related conditions discussed include Wiedemann-Steiner, Kabuki, and Sotos syndromes, and the acetylation-related conditions include Rubinstein-Taybi, KAT6A, genitopatellar/Say-Barber-Biesecker-Young-Simpson, and brachydactyly mental retardation syndromes. In particular, we will discuss the clinical/phenotypic and genetic basis of these conditions and the model systems that have been developed to better elucidate cellular and systemic pathological mechanisms.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in GeneticsMême sujetEpigenetics and DNA MethylationTravaux en français237 207