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Enregistrement W2169293642 · doi:10.1093/molehr/gat044

Widespread DNA hypomethylation at gene enhancer regions in placentas associated with early-onset pre-eclampsia

2013· article· en· W2169293642 sur OpenAlexafffund
John D. Blair, Ryan K. C. Yuen, Boon‐Kian Lim, Deborah E. McFadden, Peter von Dadelszen, Wendy P. Robinson

Notice bibliographique

RevueMolecular Human Reproduction · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenChild and Family Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDNA methylationBiologyCpG siteEpigeneticsMethylationGeneGenomic imprintingGene expressionRegulation of gene expressionDifferentially methylated regionsEnhancerGeneticsMolecular biologyAndrologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pre-eclampsia is a serious complication of pregnancy that can affect both maternal and fetal outcomes. Early-onset pre-eclampsia (EOPET) is a severe form of pre-eclampsia that is associated with altered physiological characteristics and gene expression in the placenta. DNA methylation is a relatively stable epigenetic modification to DNA that can reflect gene expression, and can provide insight into the mechanisms underlying such expression changes. This case-control study focused on DNA methylation and gene expression of whole chorionic villi samples from 20 EOPET placentas and 20 gestational age-matched controls from pre-term births. DNA methylation was also assessed in placentas affected by late-onset pre-eclampsia (LOPET) and normotensive intrauterine growth restriction (nIUGR). The Illumina HumanMethylation450 BeadChip was used to assess DNA methylation at >480 000 cytosine-guanine dinucleotide (CpG) sites. The Illumina HT-12v4 Expression BeadChip was used to assess gene expression of >45 000 transcripts in a subset of cases and controls. DNA methylation analysis by pyrosequencing was used to follow-up the initial findings in four genes with a larger cohort of cases and controls, including nIUGR and LOPET placentas. Bioinformatic analysis was used to identify overrepresentation of gene ontology categories and transcription factor binding motifs. We identified 38 840 CpG sites with significant (false discovery rate <0.01) DNA methylation alterations in EOPET, of which 282 had >12.5% methylation difference compared with the controls. Significant sites were enriched at the enhancers and low CpG density regions of the associated genes and the majority (74.5%) of these sites were hypomethylated in EOPET. EOPET, but not associated clinical features, such as intrauterine growth restriction (IUGR), presented a distinct DNA methylation profile. CpG sites from four genes relevant to pre-eclampsia (INHBA, BHLHE40, SLC2A1 and ADAM12) showed different extent of changes in LOPET and nIUGR. Genome-wide expression in a subset of samples showed that some of the gene expression changes were negatively correlated with DNA methylation changes, particularly for genes that are responsible for angiogenesis (such as EPAS1 and FLT1). Results could be confounded by altered cell populations in abnormal placentas. Larger sample sizes are needed to fully address the possibility of sub-profiles of methylation within the EOPET cohort. Based on DNA methylation profiling, we conclude that there are widespread DNA methylation alterations in EOPET that may be associated with changes in placental function. This property may provide a useful tool for early screening of such placentas. This study identifies DNA methylation changes at many loci previously reported to have altered gene expression in EOPET placentas, as well as in novel biologically relevant genes we confirmed to be differentially expressed. These results may be useful for DNA- methylation-based non-invasive prenatal diagnosis of at-risk pregnancies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations220
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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