Correlation of DNA methylation levels in blood and saliva DNA in young girls of the LEGACY Girls study
Notice bibliographique
Résumé
Many epidemiologic studies of environmental exposures and disease susceptibility measure DNA methylation in white blood cells (WBC). Some studies are also starting to use saliva DNA as it is usually more readily available in large epidemiologic studies. However, little is known about the correlation of methylation between WBC and saliva DNA. We examined DNA methylation in three repetitive elements, Sat2, Alu, and LINE-1, and in four CpG sites, including AHRR (cg23576855, cg05575921), cg05951221 at 2q37.1, and cg11924019 at CYP1A1, in 57 girls aged 6-15 years with blood and saliva collected on the same day. We measured all DNA methylation markers by bisulfite-pyrosequencing, except for Sat2 and Alu, which were measured by the MethyLight assay. Methylation levels measured in saliva DNA were lower than those in WBC DNA, with differences ranging from 2.8% for Alu to 14.1% for cg05575921. Methylation levels for the three repetitive elements measured in saliva DNA were all positively correlated with those in WBC DNA. However, there was a wide range in the Spearman correlations, with the smallest correlation found for Alu (0.24) and the strongest correlation found for LINE-1 (0.73). Spearman correlations for cg05575921, cg05951221, and cg11924019 were 0.33, 0.42, and 0.79, respectively. If these findings are replicated in larger studies, they suggest that, for selected methylation markers (e.g., LINE-1), methylation levels may be highly correlated between blood and saliva, while for others methylation markers, the levels may be more tissue specific. Thus, in studies that differ by DNA source, each interrogated site should be separately examined in order to evaluate the correlation in DNA methylation levels across DNA sources.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».