Evidence for epigenetic regulation of UGT1A1 protein expression and activity in healthy human livers
Notice bibliographique
Résumé
Interindividual variability in UDP‐glucuronosyltransferase 1A1 (UGT1A1) is only partially explained by genetic polymorphisms and enzyme inducers. Here we determined whether cytosine methylation explains an additional proportion of this variability in human liver. UGT1A1 phenotypes, including UGT1A1 protein and bilirubin glucuronidation, and UGT1A1*28 were determined using a human liver bank (n=46). Methylation levels were quantified at 5 CpG sites associated with known transcription factor response elements in the UGT1A1 promoter and distal enhancer, as well as a CpG‐rich island 1.5 kb further upstream. Individual CpG sites showed considerable methylation variability ranging from 10‐ to 29‐fold difference with average methylation levels from 25 to 41%. Multivariate regression analysis identified *28/*28 genotype, −4 CpG site methylation, and alcohol history as significant predictors of UGT1A1 protein content, accounting for 12%, 11%, and 9% of the variability (R2=0.32, p=0.003). Similarly, −4 CpG methylation and alcohol history accounted for 13% and 12% of the variability in bilirubin glucuronidation (R2=0.25, p=0.005). These results suggest that differential methylation of the −4 CpG site located within a known USF response element may explain a proportion of variability in hepatic glucuronidation by UGT1A1. Funded by NIH‐R01‐ GM061834 (to MHC) and NIH‐N01‐DK‐7–0004/ HHSN267200700004C.
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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 ».