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Clinical epigenetics 130건

  1. [해외논문]   Identification and characterization of interferon signaling-related microRNAs in occult hepatitis B virus infection   SCIE

    Wang, Yiying , Zhu, Peifu , Qiu, Jing , Wang, Jie , Zhu, Huijuan , Zhu, Yinwei , Zhang, Lige , Zhu, Jie , Liu, Xingxiang , Dong, Chen
    Clinical epigenetics v.9 no.1 , 2017 , 1868-7075 ,

    초록

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  2. [해외논문]   Serum microRNA array analysis identifies miR-140-3p, miR-33b-3p and miR-671-3p as potential osteoarthritis biomarkers involved in metabolic processes   SCIE

    Ntoumou, E. , Tzetis, M. , Braoudaki, M. , Lambrou, G. , Poulou, M. , Malizos, K. , Stefanou, N. , Anastasopoulou, L. , Tsezou, A.
    Clinical epigenetics v.9 no.1 , 2017 , 1868-7075 ,

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  3. [해외논문]   Promoter methylation inhibits expression of tumor suppressor KIBRA in human clear cell renal cell carcinoma   SCIE

    Schelleckes, Katrin , Schmitz, Boris , Ciarimboli, Giuliano , Lenders, Malte , Pavenstä , dt, Hermann J. , Herrmann, Edwin , Brand, Stefan-Martin , Brand, Eva
    Clinical epigenetics v.9 no.1 , 2017 , 1868-7075 ,

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  4. [해외논문]   Epigenetic response of imprinted domains during carcinogenesis   SCIE

    Bretz, Corey L. , Langohr, Ingeborg M. , Kim, Joomyeong
    Clinical epigenetics v.9 no.1 , 2017 , 1868-7075 ,

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  5. [해외논문]   High levels of circulating folate concentrations are associated with DNA methylation of tumor suppressor and repair genes p16, MLH1, and MGMT in elderly Chileans   SCIE

    Sanchez, Hugo , Hossain, Mohammad B. , Lera, Lydia , Hirsch, Sandra , Albala, Cecilia , Uauy, Ricardo , Broberg, Karin , Ronco, Ana M.
    Clinical epigenetics v.9 no.1 , 2017 , 1868-7075 ,

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  6. [해외논문]   The dynamic DNA methylation landscape of the mutL homolog 1 shore is altered by MLH1-93G>A polymorphism in normal tissues and colorectal cancer   SCIE

    Savio, Andrea J. , Mrkonjic, Miralem , Lemire, Mathieu , Gallinger, Steven , Knight, Julia A. , Bapat, Bharat
    Clinical epigenetics v.9 no.1 , 2017 , 1868-7075 ,

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  7. [해외논문]   Validation of the MethylationEPIC BeadChip for fresh-frozen and formalin-fixed paraffin-embedded tumours   SCIE

    Kling, Teresia , Wenger, Anna , Beck, Stephan , Caré , n, Helena
    Clinical epigenetics v.9 no.1 , 2017 , 1868-7075 ,

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  8. [해외논문]   Cord blood hematopoietic cells from preterm infants display altered DNA methylation patterns   SCIE

    de Goede, Olivia M. , Lavoie, Pascal M. , Robinson, Wendy P.
    Clinical epigenetics v.9 no.1 , 2017 , 1868-7075 ,

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  9. [해외논문]   What's in a name? Context-dependent significance of 'global' methylation measures in human health and disease   SCIE

    Vryer, Regan (Murdoch Childrens Research Institute, 50 Flemington Rd, Parkville, Victoria 3052 Australia ) , Saffery, Richard (Murdoch Childrens Research Institute, 50 Flemington Rd, Parkville, Victoria 3052 Australia)
    Clinical epigenetics v.9 no.1 ,pp. 2 , 2017 , 1868-7075 ,

    초록

    Abstract/summary The study of DNA methylation in development and disease has 'exploded' as a field in recent years, with three major classes of measurement now routine. These encompass (i) locus-specific, (ii) genome-scale/wide and (iii) 'global' methylation approaches. Measures of global methylation refer to the level of 5-methylcytosine (5mC) content in a sample relative to total cytosine. Despite this, several other measures are often referred to as 'global', with the underlying assumption that they accurately reflect 5mC content. The two most common surrogate, or proxy, measures include generating a mean or median methylation value from (i) the average measure in thousands of highly repetitive genomic elements and (ii) many thousands to several million primarily unique CpG sites throughout the genome. Numerous lines of evidence suggest the underlying assumption of equivalence of these measures is flawed, with considerable variation in the regulation of different 'flavours' of DNA methylation throughout the genome depending on cell type, differentiation and disease state. As such, the regulation of methylation 'types' is often uncoupled. The emerging picture suggests that no approach can accurately detect all biologically important differences in 5mC variation and distribution in all instances, with this needing to be ascertained on a case-by-case basis. Thus, it is important to clearly elaborate the genomic context and content of DNA methylation being analysed, the sample and developmental stage in which it is being examined and to remember that in most instances, the most common measures are not a true representation of 'global' 5mC content as orginally defined.

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  10. [해외논문]   Combining omics data to identify genes associated with allergic rhinitis   SCIE

    Morin, André (Department of Human Genetics, McGill University and Genome Quebec Innovation Centre, ) , anne (Institut Universitaire de Cardiologie et de Pneumologie de Québec, Université) , Laviolette, Michel (Laval, ) , Pastinen, Tomi (Department of Human Genetics, McGill University and Genome Quebec Innovation Centre, ) , Boulet, Louis-Philippe (Institut Universitaire de Cardiologie et de Pneumologie de Québec, Université) , Laprise, Catherine (Laval, )
    Clinical epigenetics v.9 no.1 ,pp. 3 , 2017 , 1868-7075 ,

    초록

    Allergic rhinitis is a common chronic disorder characterized by immunoglobulin E-mediated inflammation. To identify new genes associated with this trait, we performed genome- and epigenome-wide association studies and linked marginally significant CpGs located in genes or its promoter and SNPs located 1 Mb from the CpGs, by identifying cis methylation quantitative trait loci (mQTL). This approach relies on functional cellular aspects rather than stringent statistical correction. We were able to identify one gene with significant cis -mQTL for allergic rhinitis, caudal-type homeobox 1 ( CDX1 ). We also identified 11 genes with marginally significant cis -mQTLs ( p RNF39 ). Moreover, most SNPs identified were not located closest to the gene they were linked to through cis -mQTLs counting the one linked to CDX1 located in a gene previously associated with asthma and atopic dermatitis. By combining omics data, we were able to identify new genes associated with allergic rhinitis and better assess the genes linked to associated SNPs.

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