Familial resemblances in blood leukocyte DNA methylation levels
Notice bibliographique
Résumé
Epigenetic factors such as DNA methylation are DNA alterations affecting gene expression that can convey environmental information through generations. Only a few studies have demonstrated epigenetic inheritance in humans. Our objective is to quantify genetic and common environmental determinants of familial resemblances in DNA methylation levels, using a family based sample. DNA methylation was measured in 48 French Canadians from 16 families as part of the GENERATION Study. We used the Illumina HumanMethylation450 BeadChip array to measure DNA methylation levels in blood leukocytes on 485,577 CpG sites. Heritability was assessed using the variance components method implemented in the QTDT software, which partitions the variance into polygenic (G), common environmental (C), and non-shared environmental (E) effects. We computed maximal heritability, genetic heritability, and common environmental effect for all probes (12.7%, 8.2%, and 4.5%, respectively) and for statistically significant probes (81.8%, 26.9%, and 54.9%, respectively). Higher maximal heritability was observed in the Major Histocompatibility Complex region on chromosome 6. In conclusion, familial resemblances in DNA methylation levels are mainly attributable to genetic factors when considering the average across the genome, but common environmental effect plays an important role when considering statistically significant probes. Further epigenome-wide studies on larger samples combined with genome-wide genotyping studies are needed to better understand the underlying mechanisms of DNA methylation heritability.
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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 | 0,000 | 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 ».