Genome-wide Methylation Dynamics and Context-dependent Gene Expression Variability in Differentiating Preadipocytes
Notice bibliographique
Résumé
Obesity, characterized by the accumulation of excess fat, is a complex condition resulting from the combination of genetic and epigenetic factors. Recent studies have found correspondence between DNA methylation and cell differentiation, suggesting a role of the former in cell fate determination. There is a lack of comprehensive understanding concerning the underpinnings of preadipocyte differentiation, specifically when cells are undergoing terminal differentiation (TD). To gain insight into dynamic genome-wide methylation, 3T3 L1 preadipocyte cells were differentiated by a hormone cocktail. The genomic DNA was isolated from undifferentiated cells and 4 hours, 2 days postdifferentiated cells, and 15 days TD cells. We employed whole-genome bisulfite sequencing (WGBS) to ascertain global genomic DNA methylation alterations at single base resolution as preadipocyte cells differentiate. The genome-wide distribution of DNA methylation showed similar overall patterns in pre-, post-, and terminally differentiated adipocytes, according to WGBS analysis. DNA methylation decreases at 4 hours after differentiation initiation, followed by methylation gain as cells approach TD. Studies revealed novel differentially methylated regions (DMRs) associated with adipogenesis. DMR analysis suggested that though DNA methylation is global, noticeable changes are observed at specific sites known as "hotspots." Hotspots are genomic regions rich in transcription factor (TF) binding sites and exhibit methylation-dependent TF binding. Subsequent analysis indicated hotspots as part of DMRs. The gene expression profile of key adipogenic genes in differentiating adipocytes is context-dependent, as we found a direct and inverse relationship between promoter DNA methylation and gene expression.
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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 | 0,001 | 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 ».