ATAC-Seq of a Single Myofiber from Mus musculus
Notice bibliographique
Résumé
Chromatin accessibility is a key determinant of gene expression that can be altered under different physiological and disease conditions. Skeletal muscle is made up of myofibers that are highly plastic and adaptive. Therefore, assessing the genome-wide chromatin state of myofibers under various conditions is very important to gain insight into the epigenetic state of myonuclei. The rigid nature of myofibers, as well as the low number of myonuclei that they contain, have rendered genome-wide studies with myofibers challenging. In recent years, ATAC-Seq from whole muscle and single nucleus ATAC-Seq have been performed. However, these techniques cannot distinguish between different fiber and cell types present in the muscle. In addition, due to the limited depth capacity obtained from single nucleus ATAC-Seq, an extensive comparative analysis cannot be performed. Here, we introduce a protocol where we combine the isolation of a single myofiber with OMNI ATAC-Seq. This protocol allows for genome-wide analysis of accessible chromatin regions of a selected single myofiber at a sufficient depth for comparative analysis under various physiological and disease conditions. This protocol can also allow for a specific myofiber to be selected, such as a regenerating myofiber. In the future, this protocol can help identify global changes in chromatin state under various conditions, as well as between different types of myofibers. Graphical abstract.
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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) | 0,001 | 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 ».