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Enregistrement W2885361540 · doi:10.1017/s0954579418000688

An epigenetic pathway approach to investigating associations between prenatal exposure to maternal mood disorder and newborn neurobehavior

2018· review· en· W2885361540 sur OpenAlexaff
Elisabeth Conradt, Daniel E. Adkins, Sheila E. Crowell, Catherine Monk, Michael S. Kobor

Notice bibliographique

RevueDevelopment and Psychopathology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental Health
Mots-clésEpigeneticsEpigenomeMoodDNA methylationPsychologyMood disordersPrenatal exposureClinical psychologyDevelopmental psychologyBioinformaticsNeurosciencePsychiatryPregnancyGeneticsBiologyGestationAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following recent advances in behavioral and psychiatric epigenetics, researchers are increasingly using epigenetic methods to study prenatal exposure to maternal mood disorder and its effects on fetal and newborn neurobehavior. Despite notable progress, various methodological limitations continue to obscure our understanding of the epigenetic mechanisms underpinning prenatal exposure to maternal mood disorder on newborn neurobehavioral development. Here we detail this problem, discussing limitations of the currently dominant analytical approaches (i.e., candidate epigenetic and epigenome-wide association studies), then present a solution that retains many benefits of existing methods while minimizing their shortcomings: epigenetic pathway analysis. We argue that the application of pathway-based epigenetic approaches that target DNA methylation at transcription factor binding sites could substantially deepen our mechanistic understanding of how prenatal exposures influence newborn neurobehavior.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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