MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2897042078 · doi:10.1101/436113

Variably methylated regions in the newborn epigenome: environmental, genetic and combined influences

2018· preprint· en· W2897042078 sur OpenAlexaff
Darina Czamara, Gökçen Eraslan, Jari Lahti, Christian M. Page, Marius Lahti‐Pulkkinen, Esa Hämäläinen, Eero Kajantie, Hannele Laivuori, Pia Villa, Rebecca M. Reynolds, Wenche Nystad, Siri E. Håberg, Stephanie J. London, Kieran J. O’Donnell, Elika Garg, Michael J. Meaney, Sonja Entringer, Pathik D. Wadhwa, Claudia Buß, Meaghan J. Jones, David Lin, Julie L. MacIsaac, Michael S. Kobor, Nastassja Koen, Heather J. Zar, Karestan C. Koenen, Shareefa Dalvie, Dan J. Stein, Ivan Kondofersky, Nikola S. Müller, Fabian J. Theis, Katri Räikkönen, Elisabeth B. Binder

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesFogarty International CenterNational Institutes of HealthSigrid Juséliuksen SäätiöSigne ja Ane Gyllenbergin SäätiöHelse- og OmsorgsdepartementetPäivikki ja Sakari Sohlbergin SäätiöNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNovo NordiskNational Institute of Child Health and Human DevelopmentJuho Vainion SäätiöJane ja Aatos Erkon SäätiöLastentautien TutkimussäätiöNorges ForskningsrådAcademy of FinlandTommy'sBill and Melinda Gates FoundationEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentEuropean CommissionSuomen Lääketieteen SäätiöBritish Heart FoundationHelsingin Yliopisto
Mots-clésdNaMEpigeneticsGenome-wide association studyDNA methylationBiologyGeneticsGenetic associationEpigenomeGene–environment interactionComputational biologySingle-nucleotide polymorphismGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Epigenetic processes, including DNA methylation (DNAm), are among the mechanisms allowing integration of genetic and environmental factors to shape cellular function. While many studies have investigated either environmental or genetic contributions to DNAm, few have assessed their integrated effects. We examined the relative contributions of prenatal environmental factors and genotype on DNA methylation in neonatal blood at variably methylated regions (VMRs), defined as consecutive CpGs showing the highest variability of DNAm in 4 independent cohorts (PREDO, DCHS, UCI, MoBa, N=2,934). Results We used Akaike’s information criterion to test which factors best explained variability of methylation in the cohort-specific VMRs: several prenatal environmental factors (E) including maternal demographic, psychosocial and metabolism related phenotypes, genotypes in cis (G), or their additive (G+E) or interaction (GxE) effects. G+E and GxE models consistently best explained variability in DNAm of VMRs across the cohorts, with G explaining the remaining sites best. VMRs best explained by G, GxE or G+E, as well as their associated functional genetic variants (predicted using deep learning algorithms), were located in distinct genomic regions, with different enrichments for transcription and enhancer marks. Genetic variants of not only G and G+E models, but also of variants in GxE models were significantly enriched in genome wide association studies (GWAS) for complex disorders. Conclusion Genetic and environmental factors in combination best explain DNAm at VMRs. The CpGs best explained by G, G+E or GxE are functionally distinct. The enrichment of GxE variants in GWAS for complex disorders supports their importance for disease risk.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetEpigenetics and DNA Methylation→Travaux en français237 207→