Blood and nasal epigenetics correlate with allergic rhinitis symptom development in the environmental exposure unit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epigenetic alterations may represent new therapeutic targets and/or biomarkers of allergic rhinitis (AR). Our aim was to examine genome-wide epigenetic changes induced by controlled pollen exposure in the environmental exposure unit (EEU). METHODS: 38 AR sufferers and eight nonallergic controls were exposed to grass pollen for 3 hours on two consecutive days. We interrogated DNA methylation at baseline and 3 hours in peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) using the Infinium Methylation 450K array. We corrected for demographics, cell composition, and multiple testing (Benjamini-Hochberg) and verified hits using bisulfite PCR pyrosequencing and qPCR. To extend these findings to a clinically relevant tissue, we investigated DNA methylation and gene expression of mucin 4 (MUC4), in nasal brushings from a separate validation cohort exposed to birch pollen. RESULTS: In PBMCs of allergic rhinitis participants, 42 sites showed significant DNA methylation changes of 2% or greater. DNA methylation changes in tryptase gamma 1 (TPSG1), schlafen 12 (SLFN12), and MUC4 in response to exposure were validated by pyrosequencing. SLFN12 DNA methylation significantly correlated with symptoms (P < 0.05), and baseline DNA methylation pattern was found to be predictive of symptom severity upon grass allergen exposure (P = 0.029). Changes in MUC4 DNA methylation in nasal brushings in the validation cohort correlated with drop in peak nasal inspiratory flow (Spearman's r = 0.314, P = 0.034), and MUC4 gene expression was significantly increased (P < 0.0001). CONCLUSION: This study revealed novel and rapid epigenetic changes upon exposure in a controlled allergen challenge facility, and identified baseline epigenetic status as a predictor of symptom severity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».