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Enregistrement W6990845824

Epigenetics and stroke risk – beyond the static DNA code

2012· review· en· W6990845824 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDove Medical Press (Taylor and Francis Group) · 2012
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigeneticsDNA methylationHistoneGeneGenome-wide association studyRegulation of gene expressionEpigenesisGene expressionGenome
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Charles C Matouk,1 Paul J Turgeon,2 Philip A Marsden2,31Department of Neurosurgery, Yale University School of Medicine, New Haven, CT, USA; 2Department of Laboratory Medicine and Pathobiology, University of Toronto, Toronto, Canada; 3Keenan Research Centre and Li Ka Shing Knowledge Institute, St Michael's Hospital, Toronto, CanadaAbstract: Advances in high-throughput genome sequencing and genome-wide association studies indicate that only a fraction of estimated variability in stroke risk can be explained by genetic variation in protein-coding genes alone. Epigenetics is defined as chromatin-based mechanisms important in the regulation of gene expression that do not involve changes in the DNA sequence per se. Epigenetics represents an alternative explanation for how traditional risk factors confer increased stroke risk, provide a newer paradigm to explain heritability not explained by genetic variation, and provide insight into the link between how the environment of a cell can interact with the static DNA code. The nuclear-based mechanisms that contribute to epigenetic gene regulation can be separated into three distinct but highly interrelated processes: DNA methylation and hydroxymethylation; histone density and posttranslational modifications; and RNA-based mechanisms. Together, they offer a newer perspective on transcriptional control paradigms in blood vessels and provide a molecular basis for understanding how the environment impacts the genome to modify stroke susceptibility. This alternative view for transcriptional regulation allows a reassessment of the cis/trans model and even helps explain some of the limitations of current approaches to genetic-based screens. For instance, how does the environment exert chronic effects on gene expression in blood vessels after weeks or years? When a vascular cell divides, how is this information transmitted to daughter cells? This review provides an introduction to epigenetic concepts and a conceptual framework for understanding the shortcomings of an approach to stroke research that focuses solely on the static DNA code. Additionally, it will discuss classical and emerging mechanisms of epigenetic gene regulation that are especially relevant to large-vessel ischemic stroke.Keywords: DNA methylation, endothelial nitric oxide synthase, histone posttranslational modifications, long noncoding RNA, ANRIL, heritability

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,278 · 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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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