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Enregistrement W2258946361 · doi:10.1371/journal.pone.0169553

Genome-Wide DNA Methylation Analysis of Chinese Patients with Systemic Lupus Erythematosus Identified Hypomethylation in Genes Related to the Type I Interferon Pathway

2017· article· en· W2258946361 sur OpenAlexaff
Kit San Yeung, Brian Hon‐Yin Chung, Sanaa Choufani, Mo Yin Mok, Wai Lap Wong, Christopher Chun Yu Mak, Wanling Yang, Pamela Lee, Wilfred Hing Sang Wong, Yi‐An Chen, Daria Grafodatskaya, Raymond Woon Sing Wong, Chak Sing Lau, Rosanna Weksberg, YL Lau

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesUniversity of Hong KongResearch Grants Council, University Grants Committee
Mots-clésDNA methylationEpigeneticsBiologyCpG siteMethylationGeneDNA microarrayIllumina Methylation AssayGeneticsBisulfite sequencingMolecular biologyGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Epigenetic variants have been shown in recent studies to be important contributors to the pathogenesis of systemic lupus erythematosus (SLE). Here, we report a 2-step study of discovery followed by replication to identify DNA methylation alterations associated with SLE in a Chinese population. Using a genome-wide DNA methylation microarray, the Illumina Infinium HumanMethylation450 BeadChip, we compared the methylation levels of CpG sites in DNA extracted from white blood cells from 12 female Chinese SLE patients and 10 healthy female controls. RESULTS: We identified 36 CpG sites with differential loss of DNA methylation and 8 CpG sites with differential gain of DNA methylation, representing 25 genes and 7 genes, respectively. Surprisingly, 42% of the hypomethylated CpG sites were located in CpG shores, which indicated the functional importance of the loss of DNA methylation. Microarray results were replicated in another cohort of 100 SLE patients and 100 healthy controls by performing bisulfite pyrosequencing of four hypomethylated genes, MX1, IFI44L, NLRC5 and PLSCR1. In addition, loss of DNA methylation in these genes was associated with an increase in mRNA expression. Gene ontology analysis revealed that the hypomethylated genes identified in the microarray study were overrepresented in the type I interferon pathway, which has long been implicated in the pathogenesis of SLE. CONCLUSION: Our epigenetic findings further support the importance of the type I interferon pathway in SLE pathogenesis. Moreover, we showed that the DNA methylation signatures of SLE can be defined in unfractionated white blood cells.

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)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations44
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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