Improved reporting of DNA methylation data derived from studies of the human placenta
Notice bibliographique
Résumé
Epigenetic variation is increasingly hypothesized as a mechanism underlying the effect of the in utero environment on long-term postnatal health; however, there is currently little clear data to support this in humans. A number of biological and technical factors provide challenges for the design of clinical epigenetic studies: from the type of cells or tissues that are available to the large range of predicted confounders that may impact findings. The human placenta, in addition to other neonatal tissues and whole blood, is commonly sampled for the study of epigenetic modifications. However there is little conformity for the most appropriate methods for study design, data analysis, and importantly, data interpretation. Here we present general recommendations for the reporting of DNA methylation in biological samples, with specific focus on the placenta. We outline key guidelines for: (1) placental sampling, (2) data analysis and presentation, and (3) interpretation of DNA methylation data. We emphasize the need to consider methodological noise, increase statistical power and to ensure appropriate adjustment for biological covariates. Finally, we highlight that epigenetic changes may be non-pathological and not necessarily translate into disease-associated changes. Improved reporting of DNA methylation data will be critical to identify epigenetic-based effects and to better understand the full phenotypic impact of these widely-reported epigenomic changes.
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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 | 0,224 | 0,421 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».