MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1111/nyas.14802

Медицинская библиотека · Annals of the New York Academy of Sciences · 2022

Exploring epigenomic mechanisms of neural tube defects using multi-omics methods and data.

Huang Wanqi, Yuan Zhengwei, Gu Hui

СтатьяОбзорПоддержка исследования: вне правительства СШАПеревод в очереди

Аннотация

Neural tube defects (NTDs) are a heterogeneous set of malformations attributed to disruption in normal neural tube closure during early embryogenesis. An in-depth understanding of NTD etiology and mechanisms remains elusive, however. Among the proposed mechanisms, epigenetic changes are thought to play an important role in the formation of NTDs. Epigenomics covers a wide spectrum of genomic DNA sequence modifications that can be investigated via high-throughput techniques. Recent advances in epigenomic technologies have enabled epigenetic studies of congenital malformations and facilitated the integration of big data into the understanding of NTDs. Herein, we review clinical epigenomic data that focuses on DNA methylation, histone modification, and miRNA alterations in human neural tissues, placental tissues, and leukocytes to explore potential mechanisms by which candidate genes affect human NTD pathogenesis. We discuss the links between epigenomics and gene regulatory mechanisms, and the effects of epigenetic alterations in human tissues on neural tube closure.

Для цитирования: Huang Wanqi, Yuan Zhengwei, Gu Hui. Exploring epigenomic mechanisms of neural tube defects using multi-omics methods and data.. Annals of the New York Academy of Sciences. 2022. DOI: 10.1111/nyas.14802.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.