Use of Blood as a Surrogate Model for the Assessment of Visceral Adipose Tissue Methylation Profiles Associated with the Metabolic Syndrome in Men
Notice bibliographique
Résumé
Epigenetic mechanisms are known to be involved in tissue-specific differentiation. DNA methylation patterns have \nbeen shown to be largely conserved across tissues but with variation for specific genes. However, it is unclear \nwhether the variability observed in the methylation profile of a metabolically active tissue is reflected in other sources \nsuch as hematopoietic tissue. This study aimed to test blood genome-wide CpG site methylation levels as a \nsurrogate model for visceral adipose tissue (VAT) methylation and to verify whether it appropriately reflects \ndifferences in methylation levels found in VAT between men discordant for the metabolic syndrome (MetS). Tissue \nspecimens (VAT and blood samples) were obtained from 16 severely obese individuals discordant for the MetS. \nCpG sites methylation levels were measured with the Infinium HumanMethylation450 BeadChip and correlations of \nmethylation levels between VAT and blood were computed. Differences in methylation levels between individuals \nwith and without MetS were tested in both tissues. Pathway analysis was conducted for differentially methylated \nCpG sites common to both tissues. High cross-tissue correlations were observed for VAT and blood (0.952±0.014) \nwhile some CpG sites had significantly different methylation levels in VAT versus blood. Differential methylation \nanalysis between individuals with and without MetS demonstrated a higher number of differentially methylated CpG \nsites in VAT than in blood (11,778 vs. 881, respectively) with nearly 4% of differentially methylated sites found in VAT \nbeing also represented in blood. Common differentially methylated sites were involved in inflammatory-, lipid- and \ndiabetes-related pathways. These results suggest that blood methylation levels of specific CpG sites may \nadequately reflect VAT methylation levels for some of the MetS-related genes, specifically for inflammatory, lipid and \nglucose metabolism genes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| 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 ».