Maternal blood contamination of collected cord blood can be identified using DNA methylation at three CpGs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cord blood is a commonly used tissue in environmental, genetic, and epigenetic population studies due to its ready availability and potential to inform on a sensitive period of human development. However, the introduction of maternal blood during labor or cross-contamination during sample collection may complicate downstream analyses. After discovering maternal contamination of cord blood in a cohort study of 150 neonates using Illumina 450K DNA methylation (DNAm) data, we used a combination of linear regression and random forest machine learning to create a DNAm-based screening method. We identified a panel of DNAm sites that could discriminate between contaminated and non-contaminated samples, then designed pyrosequencing assays to pre-screen DNA prior to being assayed on an array. RESULTS: Maternal contamination of cord blood was initially identified by unusual X chromosome DNA methylation patterns in 17 males. We utilized our DNAm panel to detect contaminated male samples and a proportional amount of female samples in the same cohort. We validated our DNAm screening method on an additional 189 sample cohort using both pyrosequencing and DNAm arrays, as well as 9 publically available cord blood 450K data sets. The rate of contamination varied from 0 to 10% within these studies, likely related to collection specific methods. CONCLUSIONS: Maternal blood can contaminate cord blood during sample collection at appreciable levels across multiple studies. We have identified a panel of markers that can be used to identify this contamination, either post hoc after DNAm arrays have been completed, or in advance using a targeted technique like pyrosequencing.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».