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多摩变协会研究确定了DNA甲基化...
1人类遗传学系，芝加哥大学，伊利诺伊州芝加哥大学，美国，美国2号，北卡罗来纳州达勒姆市2号，美国，美国人口医学系3，哈佛医学院，美国马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州，美国4号，美国环境卫生部4号，哈佛大学。
关注泛素化驱动的DNA甲基化像差
Mendelian疾病是由单个遗传基因座中的致病性变异引起的，通常表现为神经发育障碍（NDDS），影响了全球大部分儿科种群。这些疾病以非典型的大脑发育，智力残疾和各种相关的表型特征为特征。基因测试有助于临床诊断，但尚无定论的结果可以延长确认过程。最近对表观遗传失调的关注导致发现与NDD相关的DNA甲基化特征或发作性，从而加速了诊断精度。值得注意的是，参与泛素化途径的基因Trip12和USP7表现出特定的情节。了解这些基因在泛素化途径中的作用阐明了它们对情节形成的潜在影响。Trip12充当E3连接酶，USP7充当去泛素酶，在泛素化中呈现了对比的作用。比较这些基因致病性变异患者的表型性状既揭示了区别和共同点，从而提供了对潜在的病理生理机制的见解。本综述将Trip12和USP7在泛素化途径中的作用，它们对情节形成的影响以及对NDD发病机理的潜在影响。理解这些复杂的关系可能会揭示NDD的新型治疗靶标和诊断策略。
细胞学DNA甲基化用于宫颈癌筛查
子宫宫颈癌是全球妇女（1）和中国（2）中与癌症相关死亡的最常见原因之一，中国患者占全球新宫颈癌总数的28％（3）。鲁棒和标准筛查计划将显着降低宫颈癌的发生率（4）。目前，宫颈细胞学和/或高危人乳头瘤病毒（HRHPV）测试是主要筛查方法（5，6）。但是，细胞学和HRHPV测试都在其诊断准确性方面都有局限性（7，8）。一种具有很高准确性和可行性的成本益处对于宫颈癌筛查的决策至关重要（9），并且在中国等发展中国家也迫切需要。DNA甲基化是一种表观遗传机制，可导致基因的遗传沉默，而不会改变其编码序列（10，11）。已有100多个人类（宿主）基因可能是宫颈癌的甲基化生物标志物（12），其中一些基因已得到与宫颈癌发展相关的验证（13）。HPV整合事件下组蛋白修饰的变化与附近基因和内源性逆转录病毒的上调相关（14）。基因分型和甲基化标记是客观的，即使在尿液样本（15）中，也可以与自我获得的样品一起使用（9），在低收入和中等收入设置中具有很大的优势。多个面板已被用作分类器，由数十个候选宿主基因，病毒基因或两者以及其各种组合组成（16）。众多研究表明，甲基化对宫颈上皮内肿瘤（CIN）2或更严重的病变具有有利的筛查敏感性（CIN2+或高级上皮内病变[HSIL]）作为阳性HRHPV状态的女性的三叶叶方法。甲基化测试作为宫颈癌筛查的未来方法之一。但是，大多数研究仅针对宫颈癌筛查程序中甲基化测定的分类作用，而不是其独立的诊断能力。先前的宫颈程序和子宫肾脏或卵巢疾病对细胞学甲基化测定的影响几乎没有得到研究。果酱（连接粘附分子）家族是免疫球蛋白超家族的一部分，对上皮细胞和内皮细胞的紧密连接功能有直接影响（19）。jam3已被广泛研究为粘附和移民的调节剂（20）。最近的研究揭示了JAM3在肿瘤进展过程中肿瘤生长调节中的关键作用（21）。红细胞膜蛋白蛋白4.1像3（EPB41L3），也称为蛋白4.1b/dal-1，是一种膜骨骼蛋白，参与了各种细胞骨架相关的过程。其功能包含单元格
Epimark甲基化的DNA富集套件，E2600，手册
通过与人MBD2A蛋白的甲基-CPG结合结构域结合与人IgG1（MBD2A-FC的FC尾巴）的甲基-CPG结合结构域结合，将甲基化的DNA从碎片的基因组DNA（5 ng-25μg）中分离出来，该蛋白与人IgG1（MBD2A-FC）的FC尾部结合，从而与paramagnetic Hydophilic Protein a betein a bead a bead a bead a bead a bead a bead a bead a bead a bead a bead a。两个FC结构域可以与具有高亲和力的蛋白质A上的一个位点结合（K d = 10 –7）。由于FC片段是二聚体，因此四个MBD2结构域暴露于每个分子蛋白A分子的溶剂，从而增加了相对平衡常数100倍。这种稳定的复合物将选择性地结合含有DNA的双链甲基化的CpG。在简单的洗涤步骤随后进行磁捕获后，通过在65°C下孵育，富集的DNA样品很容易在少量无核酸酶的水中洗脱。样本可以立即通过多种方法进行下游分析，包括：
使用机器学习预测非CG DNA甲基化
DNA甲基化可以在双溶液转化后使用测序仪器检测和测量，但是对于大型真核基因组而言，实验可能很昂贵。测序非表征和映射偏见可以使基因组的一部分具有低覆盖率或没有覆盖范围，从而阻碍了所有细胞固醇获得DNA甲基化水平的能力。为了解决这些局限性，已经提出了几种计算方法，可以预测胞质周围的DNA序列或附近细胞氨酸的甲基化水平的DNA甲基化。然而，大多数这些甲基元素完全集中在Humans和其他哺乳动物中的CG甲基化上。在这项工作中，我们第一次研究了六种植物物种的CG，CHG和CHH环境的胞嘧啶甲基化的问题，要么是从胞嘧啶周围的DNA主要序列或邻近细胞糖苷的甲基化水平来进行。在此框架中，我们还研究了跨物种的预测问题和跨境预测问题（在同一物种中）。最后，我们表明，提供基因和重复注释允许现有的分类器可以逐步提高其预测准确性。我们介绍了一种称为AMP的新分类器（基于注释的甲基化预测），它利用基因组注释来实现更高的精度。
罕见疾病DNA甲基化阵列请求R431
•需要在EDTA 1-4ML中进行外周血。•对于外周血的DNA，需要在25ng/µl下最少1μg的DNA。在DNA样品上不会进行其他质量检查。参考方的责任确保DNA质量足以进行微阵列。样品包装：样品容器应在泄漏的情况下密封在生物危害袋中。为了防止转介形式和文书工作的污染，不应将样品密封。所有包装都应符合UN650标准（适用于UN3373 - 生物样品，B类）。高感染风险：根据《工作与安全法》和COSHH法规，必须告知实验室与已提交样品相关的任何感染风险。发件人有责任通过提供足够的信息来使实验室在测试样品时采取适当的安全预防措施，从而最大程度地降低对实验室人员的风险。已知会影响结果检查/解释的因素：如果该患者进行了骨髓移植/输血，请在发送样本之前与实验室联系以讨论测试选项。
帕金森氏病在人脑大脑中与DNA甲基化和羟甲基化的变化Juliana I. Choza，Ba* 1，Mahek Virani，Ba* 1
帕金森人与疾病相关的DNA甲基化和羟甲基化改变了人脑大脑Juliana I. Choza，Ba* 1，Mahek Virani，Ba* 1，Nathan C. Kuhn，Nathan C. Kuhn，BS 3，BS 3，Marie Adams，MS 4，MS 4，Joseph Kochmanski，Joseph Kochmanski，Phd 3，phd 3，Phd I.Berson I.Bern and phd I.Bern of phd I.Bern of phd。毒理学，欧内斯特·马里奥（Ernest Mario），罗格斯大学（Rutgers University），皮斯卡塔维（Piscataway），新泽西州2 2环境与职业健康科学研究所，罗格斯大学（Rutgers University），皮斯卡塔威（Piscataway Bernstein，Bernstein.alison@rutgers.Edu环境与职业健康科学研究所Ernest Mario药学院，Rutgers University，170 Freylinghuysen Rd Piscataway，NJ 08854 orcid orcid IDS JULIANA I.CHOZA I. CHOZA I. CHOZA：0000-0001-701-7038-98-98-97550 MAHEKINI：VIRANANI：VIRANANI。 0009-0006-6094-4478玛丽·亚当斯（Marie Adams）：0000-0001-7909-2339 Joseph Kochmanski：0000-0002-8472-3032 Alison I.Bernstein：000000-0002-5589-431-4318
用Illumina甲基化的珠奇普测定法分析的人DNA甲基化的纵向变化和变化及其对法医年龄预测的影响
DNA甲基化是一种关键表观遗传学修饰，在调节基因表达中起着至关重要的作用，并且已知会随着年龄的增长而发生动态变化。本研究研究了使用Illumina Epic850k阵列在两个时间点（相距15年）的64个个体的表观基因组宽的甲基化谱。混合效应模型确定了2821年龄相关的差异甲基化CPG位置（ADMP），中位变化率每年为0.18％，与人类寿命期间的变化10-15％一致。在所有ADMP中观察到了相似年龄的个体之间的基线DNA甲基化水平的显着变化以及在各个个体之间随着时间的变化方向不一致的变化。2821个ADMP的23个先前已纳入法医年龄预测模型。与所有ADMP相比，这些标记随着年龄的增长而显示出更大的DNA甲基化变化，并且个体之间的变化更少。然而，法医ADMP在DNA甲基化变化方向上也显示出个体间的变化。Elovl2中仅CG16867657在被研究的个体中表现出与年龄相关的变化的统一方向，这支持当前的Elovl2中的CpG站点是年龄预测的最佳标记。
综合共甲基化网络分析确定了新型的DNA甲基化特征及其靶基因在阿尔茨海默氏病中
来自六项研究，报道了与神经病理学相关的CPG。 [14]但是，EWAS方法研究了仅具有感兴趣特征的单个CPG的甲基化水平的关联。 由于分析中使用的许多CPG的多次测试校正，可能会丢失具有统计学意义的生物学意义上的发现。 另外，可以假设共享其功能或生物途径的CPG倾向于共甲基化。 [15–17]考虑基因组的功能复杂性和表观遗传调节的动态性质，[18]一种分析方法，该方法将CPG的甲基化水平之间的相关性鉴定出来，可能会识别出EWAS未鉴定出的新型CPG或未鉴定的基因。 在这方面，共甲基化网络分析可能是有益的，因为：（1）它可以识别共享生物学途径的共甲基化网络模块，并且（2）它可以通过减小维度提高统计能力来识别新颖的CPGS或基因。 目前，缺乏综合性疾病的甲基化网络分析在表观遗传学研究中的应用有限，[19,20]和使用范围基因组范围的数据进行共甲基化网络分析的与AD相关的研究是有限的。来自六项研究，报道了与神经病理学相关的CPG。[14]但是，EWAS方法研究了仅具有感兴趣特征的单个CPG的甲基化水平的关联。由于分析中使用的许多CPG的多次测试校正，可能会丢失具有统计学意义的生物学意义上的发现。另外，可以假设共享其功能或生物途径的CPG倾向于共甲基化。[15–17]考虑基因组的功能复杂性和表观遗传调节的动态性质，[18]一种分析方法，该方法将CPG的甲基化水平之间的相关性鉴定出来，可能会识别出EWAS未鉴定出的新型CPG或未鉴定的基因。在这方面，共甲基化网络分析可能是有益的，因为：（1）它可以识别共享生物学途径的共甲基化网络模块，并且（2）它可以通过减小维度提高统计能力来识别新颖的CPGS或基因。目前，缺乏综合性疾病的甲基化网络分析在表观遗传学研究中的应用有限，[19,20]和使用范围基因组范围的数据进行共甲基化网络分析的与AD相关的研究是有限的。
通过 DNA 甲基化和人工智能技术识别阿尔茨海默病
摘要：本文介绍了一种非线性方法，用于识别 CpG DNA 甲基化数据组合作为阿尔茨海默病 (AD) 的生物标记。本文将展示所提出的算法可以大幅减少使用的 CpG 数量，同时生成的预测比使用所有可用的 CpG 更准确。假设该过程原则上可以是非线性的；因此，非线性方法可能更合适。所提出的算法选择将哪些 CpG 用作分类问题的输入数据，该分类问题试图区分患有 AD 的患者和健康对照个体。这种类型的分类问题适用于支持向量机等技术。该算法既可用于单个数据集级别，也可用于多个数据集。开发适用于多数据集的稳健算法具有挑战性，因为实验室程序中的细微差异会对获得的数据产生影响。本文中采用的方法可以扩展到多个数据集，从而可以逐步更细致地了解底层过程。使用所提出的方法，获得了 92% 的成功分类率，这一值高于使用所有可用 CpG 获得的结果。这可能是由于该算法降低了数据维度，从而有助于降低达到局部最小值的风险。