Regions of common inter-individual DNA methylation differences in human monocytes: genetic basis and potential function
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is increasing evidence for inter-individual methylation differences at CpG dinucleotides in the human genome, but the regional extent and function of these differences have not yet been studied in detail. For identifying regions of common methylation differences, we used whole genome bisulfite sequencing data of monocytes from five donors and a novel bioinformatic strategy. RESULTS: We identified 157 differentially methylated regions (DMRs) with four or more CpGs, almost none of which has been described before. The DMRs fall into different chromatin states, where methylation is inversely correlated with active, but not repressive histone marks. However, methylation is not correlated with the expression of associated genes. High-resolution single nucleotide polymorphism (SNP) genotyping of the five donors revealed evidence for a role of cis-acting genetic variation in establishing methylation patterns. To validate this finding in a larger cohort, we performed genome-wide association studies (GWAS) using SNP genotypes and 450k array methylation data from blood samples of 1128 individuals. Only 30/157 (19%) DMRs include at least one 450k CpG, which shows that these arrays miss a large proportion of DNA methylation variation. In most cases, the GWAS peak overlapped the CpG position, and these regions are enriched for CREB group, NF-1, Sp100 and CTCF binding motifs. In two cases, there was tentative evidence for a trans-effect by KRAB zinc finger proteins. CONCLUSIONS: Allele-specific DNA methylation occurs in discrete chromosomal regions and is driven by genetic variation in cis and trans, but in general has little effect on gene expression.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».