Epigenomic convergence of genetic and immune risk factors in neurodevelopmental disorder cortex
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Neurodevelopmental disorders (NDDs) impact 7% to 14% of all children in developed countries and are one of the leading causes of lifelong disability. Epigenetic modifications are poised at the interface between genes and environment and are predicted to reveal insight into the gene networks, cell types, and developmental timing of NDD etiology. Whole-genome bisulfite sequencing was used to examine DNA methylation in 49 human cortex samples from three different NDDs (autism spectrum disorder, Rett syndrome, and Dup15q syndrome) and matched controls. Integration of methylation differences across NDDs with relevant genomic and genetic datasets revealed differentially methylated regions (DMRs) unique to each type of NDD but with shared regulatory functions in neurons and microglia. DMRs were significantly enriched for known NDD genetic risk factors, including both common inherited and rare de novo variants. Weighted region co-methylation network analysis revealed a module related to NDD diagnosis and enriched for microglial regulatory regions. Together, these results demonstrate an epigenomic signature of NDDs in human cortex shared with known genetic and immune etiological risk. Epigenomic insights into cell types and gene regulatory regions will aid in defining therapeutic targets and early biomarkers at the interface of genetic and environmental NDD risk factors.
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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 ».