MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2899045448 · doi:10.1101/460444

Epigenome-wide meta-analysis of blood DNA methylation and its association with subcortical volumes: findings from the ENIGMA Epigenetics Working Group

2018· preprint· en· W2899045448 sur OpenAlexaff
Tianye Jia, Congying Chu, Yun Liu, Jenny van Dongen, Nicola J. Armstrong, Mark E. Bastin, Tania Carrillo‐Roa, Anouk den Braber, Mathew A. Harris, Rick Jansen, Jingyu Liu, Michelle Luciano, Anil P. S. Ori, Roberto Roiz Santiañez, Barbara Ruggeri, Daniil Sarkisyan, Jean Shin, Kim Sungeun, Diana Tordesillas Gutiérrez, Dennis van ‘t Ent, David Ames, Éric Artiges, Georgy Bakalkin, Tobias Banaschewski, Arun L.W. Bokde, Henry Brodaty, Uli Bromberg, Rachel M. Brouwer, Christian Büchel, Erin Burke Quinlan, Wiepke Cahn, Greig I. de Zubicaray, Tomas J. Ekström, Herta Flor, Juliane H. Fröhner, Vincent Frouin, Hugh Garavan, Penny Gowland, Andreas Heinz, Bernd Ittermann, Neda Jahanshad, Jiyang Jiang, John B. Kwok, Nicholas G. Martin, Jean‐Luc Martinot, Karen A. Mather, Katie L. McMahon, Allan F. McRae, Frauke Nees, Dimitri Papadopoulos Orfanos, Tomáš Paus, Luise Poustka, Philipp G. Sämann, Peter R. Schofield, Michael N. Smolka, Lachlan T. Strike, Jalmar Teeuw, Anbupalam Thalamuthu, Julian N. Trollor, Henrik Walter, Joanna M. Wardlaw, Wei Wen, Robert Whelan, Liana G. Apostolova, Elisabeth B. Binder, Dorret I. Boomsma, Vince D. Calhoun, Benedicto Crespo‐Facorro, Ian J. Deary, Hilleke E. Hulshoff Pol, Roel A. Ophoff, Zdenka Pausová, Perminder S. Sachdev, Andrew J. Saykin, Margaret J. Wright, Paul M. Thompson, Günter Schumann, Sylvane Desrivières

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalSickKids FoundationTrinity CollegeHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institutes of HealthBrain Research Imaging Centre, University of EdinburghUniversiteit UtrechtZonMwUniversity of QueenslandDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversity of Edinburgh
Mots-clésDNA methylationEpigeneticsBiologyEpigenomeMethylationGeneticsCpG siteDifferentially methylated regionsGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT DNA methylation, which is modulated by both genetic factors and environmental exposures, may offer a unique opportunity to discover novel biomarkers of disease-related brain phenotypes, even when measured in other tissues than brain, such as blood. A few studies of small sample sizes have revealed associations between blood DNA methylation and neuropsychopathology, however, large-scale epigenome-wide association studies (EWAS) are needed to investigate the utility of DNA methylation profiling as a peripheral marker for the brain. Here, in an analysis of eleven international cohorts, totalling 3,337 individuals, we report epigenome-wide meta-analyses of blood DNA methylation with volumes of the hippocampus, thalamus and nucleus accumbens (NAcc) –three subcortical regions selected for their associations with disease and heritability and volumetric variability. Analyses of individual CpGs revealed genome-wide significant associations with hippocampal volume at two loci. No significant associations were found for analyses of thalamus and nucleus accumbens volumes. CpG sites associated with hippocampus volume were significantly enriched within cancer-related genes and within regulatory elements containing the transcriptionally repressive histone H3K27 tri-methylation mark that is vital for stem cell fate specification. Cluster-based analyses revealed additional differentially methylated regions (DMRs) associated with hippocampal volume. DNA methylation at these loci affected expression of proximal genes involved in in learning and memory, stem cell maintenance and differentiation, fatty acid metabolism and type-2 diabetes. These DNA methylation marks, their interaction with genetic variants and their impact on gene expression offer new insights into the relationship between epigenetic variation and brain structure and may provide the basis for biomarker discovery in neurodegeneration and neuropsychiatric conditions.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,008
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)Même sujetEpigenetics and DNA MethylationTravaux en français237 207