An empirically driven data reduction method on the human 450K methylation array to remove tissue specific non-variable CpGs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Population based epigenetic association studies of disease and exposures are becoming more common with the availability of economical genome-wide technologies for interrogation of the methylome, such as the Illumina 450K Human Methylation Array (450K). Often, the expected small number of differentially methylated cytosine-guanine pairs (CpGs) in studies of the human methylome presents a statistical challenge, as the large number of CpGs measured on the 450K necessitates careful multiple test correction. While the 450K is a highly useful tool for population epigenetic studies, many of the CpGs tested are not variable and thus of limited information content in the context of the study and tissue. CpGs with observed lack of variability in the tissue under study could be removed to reduce the data dimensionality, limit the severity of multiple test correction and allow for improved detection of differential DNA methylation. METHODS: Here, we performed a meta-analysis of 450K data from three commonly studied human tissues, namely blood (605 samples), buccal epithelial cells (121 samples) and placenta (157 samples). We developed lists of CpGs that are non-variable in each tissue. RESULTS: These lists are surprisingly large (blood 114,204 CpGs, buccal epithelial cells 120,009 CpGs and placenta 101,367 CpGs) and thus will be valuable filters for epigenetic association studies, considerably reducing the dimensionality of the 450K and subsequently the multiple testing correction severity. CONCLUSIONS: We propose this empirically derived method for data reduction to allow for more power in detecting differential DNA methylation associated with exposures in studies on the human methylome.
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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 | 0,013 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».