Epigenome-wide analysis of sperm cells identifies IL22 as a possible germ line risk locus for psoriatic arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Psoriasis and its associated inflammatory arthritis, psoriatic arthritis (PsA), have a clear heritable component, but a large proportion of the heritable risk remains unexplained by gene sequence variation. This study aimed to determine if epigenetic factors contribute to the missing heritability in psoriatic disease. DNA methylation profiling was performed on sperm cells from 23 probands with psoriasis without PsA (PsC), 13 PsA probands, and 18 unaffected controls. Differentially methylated CpGs and regions (DMRs) were identified and validated by pyrosequencing. Underlying AluY and copy number variation (CNV) in the HCG26 and IL22 genes, respectively, were assessed by genotyping. Array, subject's age, age of psoriasis onset, psoriasis severity, and medication usage were found to influence methylation at many genes and were included as covariates in the analysis. Between PsC probands vs. controls, 169 DMRs were found; 754 DMRs were found between PsA probands vs. controls, and 86 between PsA and PsC probands (adjusted p<0.05). Differences in methylation across DMRs were generally subtle (<10%) but correlated well with pyrosequencing. Biological inference prioritized notable DMRs associated with skin disease (SIGLEC14, JAM3, PCOLCE, RXRB), skin and/or joint disease (MBP, OSBPL5, SNORD115, HCG26), and joint disease (IL22, ELF5, PPP2R2D, PTPRN2, HCG26). Hypermethylation of the DMR within the first exon of arthritis-associated IL22 showed significant correlation (rho = 0.34, 95% CI 0.06-0.57, p = 0.01) between paired sperm and blood samples, independent of a CNV within the same region. Further studies are needed to rule out underlying genetic causes and determine if these represent heritable, constitutional epimutations, or are the result of exposure of germ cells to endogenous or exogenous environmental factors.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».