Associations with early-life socio-economic position in adult DNA methylation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Disadvantaged socio-economic position (SEP) in childhood is associated with increased adult mortality and morbidity. We aimed to establish whether childhood SEP was associated with differential methylation of adult DNA. METHODS: Forty adult males from the 1958 British Birth Cohort Study were selected from SEP extremes in both early childhood and mid-adulthood. We performed genome-wide methylation analysis on blood DNA taken at 45 years using MeDIP (methylated DNA immunoprecipitation). We mapped in triplicate the methylation state of promoters of approximately 20,000 genes and 400 microRNAs. Probe methylation scores were averaged across triplicates and differential methylation between groups of individuals was determined. Differentially methylated promoter sites of selected genes were validated using pyrosequencing of bisulfite-converted DNA. RESULTS: Variably methylated probes (9112 from n = 223,359 on the microarray) corresponded to 6176 gene promoters with at least one variable probe. Unsupervised hierarchical clustering of probes obtained from the 500 most variable promoters revealed a cluster enriched with high SEP individuals confirming that SEP differences contribute to overall epigenetic variation. Methylation levels for 1252 gene promoters were associated with childhood SEP vs 545 promoters for adulthood SEP. Functionally, associations with childhood SEP appear in promoters of genes enriched in key cell signalling pathways. The differentially methylated promoters associated with SEP cluster in megabase-sized regions of the genome. CONCLUSIONS: Adult blood DNA methylation profiles show more associations with childhood SEP than adult SEP. Organization of these associations across the genome suggests a well-defined epigenetic pattern linked to early socio-economic environment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».