DNA methylation signature of human fetal alcohol spectrum disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prenatal alcohol exposure is the leading preventable cause of behavioral and cognitive deficits, which may affect between 2 and 5 % of children in North America. While the underlying mechanisms of alcohol's effects on development remain relatively unknown, emerging evidence implicates epigenetic mechanisms in mediating the range of symptoms observed in children with fetal alcohol spectrum disorder (FASD). Thus, we investigated the effects of prenatal alcohol exposure on genome-wide DNA methylation in the NeuroDevNet FASD cohort, the largest cohort of human FASD samples to date. METHODS: Genome-wide DNA methylation patterns of buccal epithelial cells (BECs) were analyzed using the Illumina HumanMethylation450 array in a Canadian cohort of 206 children (110 FASD and 96 controls). Genotyping was performed in parallel using the Infinium HumanOmni2.5-Quad v1.0 BeadChip. RESULTS: After correcting for the effects of genetic background, we found 658 significantly differentially methylated sites between FASD cases and controls, with 41 displaying differences in percent methylation change >5 %. Furthermore, 101 differentially methylated regions containing two or more CpGs were also identified, overlapping with 95 different genes. The majority of differentially methylated genes were highly expressed at the level of mRNA in brain samples from the Allen Brain Atlas, and independent DNA methylation data from cortical brain samples showed high correlations with BEC DNA methylation patterns. Finally, overrepresentation analysis of genes with up-methylated CpGs revealed a significant enrichment for neurodevelopmental processes and diseases, such as anxiety, epilepsy, and autism spectrum disorders. CONCLUSIONS: These findings suggested that prenatal alcohol exposure is associated with distinct DNA methylation patterns in children and adolescents, raising the possibility of an epigenetic biomarker of FASD.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».