Impact of Early Environment on Children's Mental Health: Lessons From DNA Methylation Studies With Monozygotic Twins
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, epigenetic analyses have made important contributions to our understanding of healthy development and a wide variety of adverse conditions such as cancer and psychopathology. There is increasing evidence that DNA methylation is a mechanism by which environmental factors influence gene transcription and, ultimately, phenotype. However, differentiating the effects of the environment from those of genetics on DNA methylation profiles remains a significant challenge. Monozygotic (MZ) twin study designs are unique in their ability to control for genetic differences because each pair of MZ twins shares essentially the same genetic sequence with the exception of a small number of de novo mutations and copy number variations. Thus, differences within twin pairs in gene expression and phenotype, including behavior, can be attributed in the majority of cases to environmental effects rather than genetic influence. In this article, we review the literature showing how MZ twin designs can be used to study basic epigenetic principles, contributing to understanding the role of early in utero and postnatal environmental factors on the development of psychopathology. We also highlight the importance of initiating longitudinal and experimental studies with MZ twins during pregnancy. This approach is especially important to identify: (1) critical time periods during which the early environment can impact brain and mental health development, and (2) the specific mechanisms through which early environmental effects may be mediated. These studies may inform the optimum timing and design for early preventive interventions aimed at reducing risk for psychopathology.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».