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Enregistrement W2912066113 · doi:10.1017/s2040174418000843

Genome-wide epigenetic signatures of childhood adversity in early life: Opportunities and challenges

2019· review· en· W2912066113 sur OpenAlexafffund
Aya Sasaki, Stephen G. Matthews

Notice bibliographique

RevueJournal of Developmental Origins of Health and Disease · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEpigeneticsEpigenomicsOffspringPsychosocialEpigenomeAnimal studiesBiologyMedicineBioinformaticsDNA methylationPhysiologyDevelopmental psychologyPsychologyPregnancyGeneticsPsychiatryInternal medicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maternal adversity and fetal glucocorticoid exposure has long-term effects on cardiovascular, metabolic and behavioral systems in offspring that can persist throughout the lifespan. These data, along with other environmental exposure data, implicate epigenetic modifications as potential mechanisms for long-term effects of maternal exposures on adverse health outcomes in offspring. Advances in microarray, sequencing and bioinformatic approaches have enabled recent studies to examine the genome-wide epigenetic response to maternal adversity. Studies of maternal exposures to xenobiotics such as arsenic and smoking have been performed at birth to examine fetal epigenomic signatures in cord blood relating to adult health outcomes. However, there have been no epigenomic studies examining these effects in animal models. On the other hand, to date, only a few studies of the effects of maternal psychosocial stress have been performed in human infants, and the majority of animal studies have examined epigenomic outcomes in adulthood. In terms of maternal exposure to excess glucocorticoids by synthetic glucocorticoid treatment, there has been no epigenetic study performed in humans and only a few studies undertaken in animal models. This review emphasizes the importance of examining biomarkers of exposure to adversity throughout development to identify individuals at risk and to target interventions. Thus, research performed at birth will be reviewed. In addition, potential subject characteristics associated with epigenetic modifications, technical considerations, the selection of target tissues and combining human studies with animal models will be discussed in relation to the design of experiments in this field of study.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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