Buccals are likely to be a more informative surrogate tissue than blood for epigenome-wide association studies
Notice bibliographique
Résumé
There is increasing evidence that interindividual epigenetic variation is an etiological factor in common human diseases. Such epigenetic variation could be genetic or non-genetic in origin, and epigenome-wide association studies (EWASs) are underway for a wide variety of diseases/phenotypes. However, performing an EWAS is associated with a range of issues not typically encountered in genome-wide association studies (GWASs), such as the tissue to be analyzed. In many EWASs, it is not possible to analyze the target tissue in large numbers of live humans, and consequently surrogate tissues are employed, most commonly blood. But there is as yet no evidence demonstrating that blood is more informative than buccal cells, the other easily accessible tissue. To assess the potential of buccal cells for use in EWASs, we performed a comprehensive analysis of a buccal cell methylome using whole-genome bisulfite sequencing. Strikingly, a buccal vs. blood comparison reveals>6X as many hypomethylated regions in buccal. These tissue-specific differentially methylated regions (tDMRs) are strongly enriched for DNaseI hotspots. Almost 75% of these tDMRs are not captured by commonly used DNA methylome profiling platforms such as Reduced Representational Bisulfite Sequencing and the Illumina Infinium HumanMethylation450 BeadChip, and they also display distinct genomic properties. Buccal hypo-tDMRs show a statistically significant enrichment near SNPs associated to disease identified through GWASs. Finally, we find that, compared with blood, buccal hypo-tDMRs show significantly greater overlap with hypomethylated regions in other tissues. We propose that for non-blood based diseases/phenotypes, buccal will be a more informative tissue for EWASs.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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; 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 ».