MeCP2 Is an Epigenetic Factor That Links DNA Methylation with Brain Metabolism
Notice bibliographique
Résumé
DNA methylation, one of the most well-studied epigenetic modifications, is involved in a wide spectrum of biological processes. Epigenetic mechanisms control cellular morphology and function. Such regulatory mechanisms involve histone modifications, chromatin remodeling, DNA methylation, non-coding regulatory RNA molecules, and RNA modifications. One of the most well-studied epigenetic modifications is DNA methylation that plays key roles in development, health, and disease. Our brain is probably the most complex part of our body, with a high level of DNA methylation. A key protein that binds to different types of methylated DNA in the brain is the methyl-CpG binding protein 2 (MeCP2). MeCP2 acts in a dose-dependent manner and its abnormally high or low expression level, deregulation, and/or genetic mutations lead to neurodevelopmental disorders and aberrant brain function. Recently, some of MeCP2-associated neurodevelopmental disorders have emerged as neurometabolic disorders, suggesting a role for MeCP2 in brain metabolism. Of note, MECP2 loss-of-function mutation in Rett Syndrome is reported to cause impairment of glucose and cholesterol metabolism in human patients and/or mouse models of disease. The purpose of this review is to outline the metabolic abnormalities in MeCP2-associated neurodevelopmental disorders that currently have no available cure. We aim to provide an updated overview into the role of metabolic defects associated with MeCP2-mediated cellular function for consideration of future therapeutic strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».