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Enregistrement W2564990978 · doi:10.3389/fendo.2016.00158

Dynamic Changes in DNA Methylation Occur during the First Year of Life in Preterm Infants

2016· article· en· W2564990978 sur OpenAlexfundno aff
Chinthika Piyasena, Jessy Cartier, Nadine Provençal, Tobias Wiechmann, Batbayar Khulan, Raju Sunderesan, Gopi Menon, Jonathan R. Seckl, Rebecca M. Reynolds, Elisabeth B. Binder, Amanda J. Drake

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchDiabetes UKScottish Funding CouncilBritish Heart FoundationWellcome Trust
Mots-clésDNA methylationCpG siteMedicineFKBP5Birth weightMethylationGestational agePediatricsPhysiologyPregnancyBiologyGeneticsInternal medicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Preterm birth associates with a substantially increased risk of later cardiovascular disease and neurodevelopmental disorders. Understanding underlying mechanisms will facilitate the development of screening and intervention strategies to reduce disease risk. Changes in DNA methylation have been proposed as one mechanism linking the early environment with later disease risk. We tested the hypothesis that preterm birth associates with altered DNA methylation in genes encoding insulin-like growth factor 2 (IGF2) and FK506-binding protein 5 (FKBP5), which appear particularly vulnerable to early life adversity. METHODS: loci. RESULTS: at birth. There were no persistent differences in DNA methylation at 1 year of age. CONCLUSION: in preterm infants in early life. Potential contributing factors include maternal smoking and social deprivation. However, these changes did not persist at 1 year of age and further longitudinal studies are required to determine any associations between altered DNA methylation in the perinatal period of individuals born preterm and their long-term health.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, 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

Citations33
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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