The dynamics of X‐inactivation skewing as women age
Notice bibliographique
Résumé
Non-random X-chromosome inactivation (XCI) has been associated with X-linked diseases, neoplastic diseases, recurrent pregnancy loss, and trisomy risk. It also occurs more commonly in older female populations. To understand the etiology of non-random XCI and utilize this assay appropriately in clinical research and practice, the age-related alteration in XCI patterns in normal females needs to be clearly defined. In the present study, we evaluated the XCI status in 350 unselected women aged 0-88 years with unknown history of genetic disorders or abnormal pregnancies. DNA samples were extracted from peripheral blood and analyzed by a methylation-based assay at the androgen receptor locus. A weak but significant positive correlation was observed between age and degree of skewing in XCI over the whole age range (r = 0.23, p < 0.0001), and skewing values become non-normally distributed at older ages. However, the increase in skewed XCI appears to be more pronounced after age 30 than at younger ages. This trend supports the model of increased skewing with age as a consequence of hematopoietic stem cell senescence. An alternative possibility is that there is allele-specific loss of methylation with time that results in the appearance of increased XCI skewing using a methylation-based assay.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».