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Enregistrement W4390738853 · doi:10.1186/s13104-023-06673-9

Simultaneous assessment of mitochondrial DNA copy number and nuclear epigenetic age towards predictive models of development and aging

2024· article· en· W4390738853 sur OpenAlexafffund
Phyo W. Win, Amanda Morin, Charles Newcomb, Shiva M. Singh, Noha Gomaa, Christina A. Castellani

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensChildren’s Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesWestern UniversityGovernment of OntarioNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChildren's Health Research Institute
Mots-clésEpigeneticsMitochondrial DNAComputational biologyNuclear DNADNA methylationBiologyBioinformaticsGeneticsMedicineGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Mitochondrial dysfunction and nuclear epigenetic alterations, two hallmarks of aging, are associated with aberrant development and complex disease risk. Here, we report a method for the simultaneous assessment of mitochondrial DNA copy number (mtDNA-CN) and DNA methylation age (DNAm age) from the same DNA extraction using quantitative polymerase chain reaction (qPCR) and array data, respectively. RESULT: We present methods for the concurrent estimation of mtDNA-CN and DNAm age from the same DNA samples. This includes qPCR to estimate mtDNA-CN, representing the number of circular mitochondrial genomes in a cell, and DNA methylation microarray data to estimate the epigenetic age of an individual. Further, we provide a method for the combination of these metrics into a shared metric termed 'mtEpiAge'. This approach provides a valuable tool for exploring the interplay between mitochondrial dysfunction and nuclear epigenetic alterations, and their associations with disease and aging.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,327 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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