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Enregistrement W4308934299 · doi:10.1002/cpz1.597

Generation of DNA Methylation Signatures and Classification of Variants in Rare Neurodevelopmental Disorders Using EpigenCentral

2022· article· en· W4308934299 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueCurrent Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSimons Foundation Autism Research Initiative
Mots-clésdNaMEpigeneticsComputational biologyBiologyDNA methylationGeneticsDNA sequencingHuman geneticsGenomeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are more than 700 genes that encode proteins that function in epigenetic regulation and chromatin modification. Germline variants in these genes (typically heterozygous) are associated with rare neurodevelopmental disorders (NDDs) characterized by growth abnormalities and intellectual and developmental delay. Advancements in next-generation sequencing have dramatically increased the detection of pathogenic sequence variants in genes encoding epigenetic machinery associated with NDDs and, concurrently, the number of clinically uninterpretable variants classified as variants of uncertain significance (VUS). Recently, DNA methylation (DNAm) signatures, disorder-specific patterns of DNAm change, have emerged as a functional tool that provides insights into disorder pathophysiology and can classify pathogenicity of variants in NDDs. To date, our group and others have identified DNAm signatures for more than 60 Mendelian neurodevelopmental disorders caused by variants in genes encoding epigenetic machinery. There is broad interest in both the research and clinical communities to develop and catalog DNAm signatures in rare NDDs, but there are challenges in optimizing study design considerations and availability of platforms that integrate bioinformatics tools with the appropriate statistical framework required to analyze genome-wide DNAm data. We previously published EpigenCentral, a platform for analysis of DNAm data in rare NDDs. In this article, we utilize the published Weaver syndrome dataset to provide step-by-step protocols for using EpigenCentral for exploratory analysis to identify DNAm signatures and for classification of NDD variants. We also provide important considerations for experimental design and interpretation of DNAm results. © 2022 Wiley Periodicals LLC. Basic Protocol 1: Exploratory analysis to identify disorder-specific DNAm signatures Basic Protocol 2: Classification of variants associated with neurodevelopmental disorders.

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,328

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,272 · 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