Exploring The Frontiers Of Epigenetics: Understanding The Role Of Epigenomic Modifications In Gene Expression, Development, And Disease Pathogenesis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».