The relation between DNA methylation patterns and serum cytokine levels in community-dwelling adults: a preliminary study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The levels of circulating cytokines fluctuate with age, acute illness, and chronic disease, and are predictive of mortality; this is also true for patterns of DNA (CpG) methylation. Given that immune cells are particularly sensitive to changes in the concentration of cytokines in their microenvironment, we hypothesized that serum levels of TNF, IL-6, IL-8 and IL-10 would correlate with genome-wide alterations in the DNA methylation levels of blood leukocytes. To test this, we evaluated community-dwelling adults (n = 14; 48-78 years old) recruited to a pilot study for the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA), examining DNA methylation patterns in peripheral blood mononuclear cells using the Illumina HumanMethylation 450 K BeadChip. RESULTS: We show that, apart from age, serum IL-10 levels exhibited the most substantial association to DNA methylation patterns, followed by TNF, IL-6 and IL-8. Furthermore, while the levels of these cytokines were higher in elderly adults, no associations with epigenetic accelerated aging, derived using the epigenetic clock, were observed. CONCLUSIONS: As a preliminary study with a small sample size, the conclusions drawn from this work must be viewed with caution; however, our observations are encouraging and certainly warrant more suitably powered studies of this relationship.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».