Global LINE-1 DNA methylation is associated with blood glycaemic and lipid profiles
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patterns of DNA methylation change with age and these changes are believed to be associated with the development of common complex diseases. The hypothesis that Long Interspersed Nucleotide Element 1 (LINE-1) DNA methylation (an index of global DNA methylation) is associated with biomarkers of metabolic health was investigated in this study. METHODS: Global LINE-1 DNA methylation was quantified by pyrosequencing in blood-derived DNA samples from 228 individuals, aged 49-51 years, from the Newcastle Thousand Families Study (NTFS). Associations between log-transformed LINE-1 DNA methylation levels and anthropometric and blood biochemical measurements, including triglycerides, total cholesterol, low-density lipoprotein (LDL) and high-density lipoprotein (HDL) cholesterol, fasting glucose and insulin secretion and resistance were examined. RESULTS: Linear regression, after adjustment for sex, demonstrated positive associations between log-transformed LINE-1 DNA methylation and fasting glucose {coefficient 2.80 [95% confidence interval (CI) 0.39-5.22]}, total cholesterol [4.76 (95% CI 1.43-8.10)], triglycerides [3.83 (95% CI 1.30-6.37)] and LDL-cholesterol [5.38 (95% CI 2.12-8.64)] concentrations. A negative association was observed between log-transformed LINE-1 methylation and both HDL cholesterol concentration [-1.43 (95% CI -2.38 to -0.48)] and HDL:LDL ratio [-1.06 (95% CI -1.76 to -0.36)]. These coefficients reflect the millimoles per litre change in biochemical measurements per unit increase in log-transformed LINE-1 methylation. CONCLUSIONS: These novel associations between global LINE-1 DNA methylation and blood glycaemic and lipid profiles highlight a potential role for epigenetic biomarkers as predictors of metabolic disease and may be relevant to future diagnosis, prevention and treatment of this group of disorders. Further work is required to establish the role of confounding and reverse causation in the observed associations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».