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Enregistrement W2626260861 · doi:10.1101/151290

The value of DNA methylation profiling in characterizing preeclampsia and intrauterine growth restriction

2017· preprint· en· W2626260861 sur OpenAlexafffund
Samantha L. Wilson, Katherine Leavey, Brian Cox, Wendy P. Robinson

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickUniversity of TorontoBC Children's HospitalCanada Research ChairsUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of British ColumbiaBC Children's Hospital
Mots-clésIntrauterine growth restrictiondNaMPreeclampsiaDNA methylationCohortPlacentaMethylationFetusPlacental insufficiencyPregnancyBiologyAndrologyGestational ageObstetricsMedicineEndocrinologyInternal medicineGeneticsGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Placental health is a key component to healthy pregnancy. Placental insufficiency (PI), inadequate nutrient delivery to the fetus, is associated with preeclampsia (PE), a maternal hypertensive disorder, and intrauterine growth restriction (IUGR), pathologically poor fetal growth. PI is more common in early-onset PE (EOPE) than late-onset PE (LOPE). However, the relationship between these disorders remains unclear. While DNA methylation (DNAm) alterations have been identified in PE and IUGR, these entities can overlap and few studies have analyzed these separately. This study aims to identify altered DNAm in EOPE, LOPE, and normotensive IUGR, validate these alterations, and use them to better understand the relationships between these related disorders. Placental samples from a discovery cohort (43 controls, 22 EOPE, 18 LOPE, 11 IUGR) and validation cohort (15 controls, 22 EOPE, 11 LOPE) were evaluated using the Illumina HumanMethylation450 array. To minimize gestational age (GA) effects, EOPE samples were compared to pre-term controls (GA <37 weeks), while LOPE and IUGR were compared to term controls (GA >37 weeks). There were 1703 differentially methylated (DM) sites (FDR<0.05, Δβ>0.1) in EOPE, 5 in LOPE, and 0 in IUGR. Of the 1703 EOPE sites, 599 were validated in the second cohort. These sites cluster samples from both cohorts into 3 distinct methylation clusters. Interestingly, LOPE samples diagnosed between 34-36 weeks with co-occurring IUGR clustered with the EOPE methylation cluster. DNAm profiling may provide an independent tool to refine clinical diagnoses into subgroups with more uniform pathology. The challenges in reproducing genome-wide DNAm studies are also discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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