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Enregistrement W4401959300 · doi:10.53555/sfs.v10i5.2964

Exploring The Frontiers Of Epigenetics: Understanding The Role Of Epigenomic Modifications In Gene Expression, Development, And Disease Pathogenesis

2023· article· en· W4401959300 sur OpenAlexvenueno aff
Suyashi

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigenomicsEpigeneticsPathogenesisBiologyDiseaseEpigenesisGeneticsGene expressionExpression (computer science)GeneComputational biologyDNA methylationMedicineImmunologyComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DNA methylation, histone modifications, and non-coding RNA are the three primary epigenetics elements involved in gene expression, development, and diseases. The bibliometric analysis aims to systematically present state-of-the-art research on epigenomic modifications and their roles during development and diseases. The specific objectives are to understand the functions of DNA methylation, histone modifications, and non-coding RNA in gene expression regulation their functions in cellular differentiation and function, and their link with diseases such as cancer, neurological, and metabolic disorders. The study was done with the help of bibliometric data from recent research and methodologies through citation analysis, co-occurrence analysis, and trend analysis using Bibliometrix and VOSviewer tools from PubMed, Web of Science, and Scopus databases. The citation indicators and the research productivity were compared using descriptive analysis with the help of R software and Python. The present research results demonstrated that DNA methylation and histone modifications were changed between healthy individuals and patients with diseases. Cancer patients had the highest mean DNA methylation levels of 52. 1% while the healthy controls were at 35%. 2% with neurological and metabolic disorder patients also having slightly higher methylation levels. Further alterations in the histone modifications and gene expression also pointed towards the need for epigenomic modifications in disease. In this paper, it is concluded that these epigenetic modifications play a role in disease mechanisms and the identification of treatment approaches. Subsequent research should involve epigenomic, transcriptomic, and proteomic analysis to enhance the understanding and application of these processes in clinical practice.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0160,019
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,248
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,030 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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