Epigenome-wide DNA methylation profiling of periprostatic adipose tissue in prostate cancer patients with excess adiposity—a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Periprostatic adipose tissue (PPAT) has been recognized to associate with prostate cancer (PCa) aggressiveness and progression. Here, we sought to investigate whether excess adiposity modulates the methylome of PPAT in PCa patients. DNA methylation profiling was performed in PPAT from obese/overweight (OB/OW, BMI > 25 kg m −2 ) and normal weight (NW, BMI < 25 kg m −2 ) PCa patients. Significant differences in methylated CpGs between OB/OW and NW groups were inferred by statistical modeling. Five thousand five hundred twenty-six differentially methylated CpGs were identified between OB/OW and NW PCa patients with 90.2% hypermethylated. Four hundred eighty-three of these CpGs were found to be located at both promoters and CpG islands, whereas the representing 412 genes were found to be involved in pluripotency of stem cells, fatty acid metabolism, and many other biological processes; 14 of these genes, particularly FADS1 , MOGAT1 , and PCYT2 , with promoter hypermethylation presented with significantly decreased gene expression in matched samples. Additionally, 38 genes were correlated with antigen processing and presentation of endogenous antigen via MHC class I, which might result in fatty acid accumulation in PPAT and tumor immune evasion. Results showed that the whole epigenome methylation profiles of PPAT were significantly different in OB/OW compared to normal weight PCa patients. The epigenetic variation associated with excess adiposity likely resulted in altered lipid metabolism and immune dysregulation, contributing towards unfavorable PCa microenvironment, thus warranting further validation studies in larger samples.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».