Epigenome‐wide association studies in asthma: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Asthma is a common chronic respiratory airway disease influenced by environmental factors and possibly their interaction with the human genome causing epigenetic changes. Epigenome-wide association studies (EWAS) have mainly investigated DNA methylation and its association with disease or traits, exposure factors or gene expression. This systematic review aimed to identify all EWAS assessing differentially methylated sites associated with asthma in humans. DESIGN: Structured systematic literature search following PRISMA guidelines, Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for cohort studies was used for bias assessment. DATA SOURCES: We searched PubMed and Embase databases from 2005 to 2019. ELIGIBILITY CRITERIA: Epigenome-wide association studies testing association between differential methylation and asthma in humans. RESULTS: Overall, we identified 16 EWAS studies complying with our search criteria. Twelve studies were conducted on children, and 10 were conducted on sample sizes <150 subjects. Four hundred and nineteen CpGs were reported in children studies after correction for multiple testing. In the adult studies, thousands of differentially methylated sites were identified. Differential methylation in inflammatory-related genes correlated with higher levels of gene expressions of inflammatory modulators in asthma. Differentially methylated genes associated with asthma included SMAD3, SERPINC1, PROK1, IL13, RUNX3 and TIGIT. Forty-one CpGs were replicated at least once in blood samples, and 28 CpGs were replicated in nasal samples. CONCLUSION: Although many differentially methylated CpGs in genes known to be involved in asthma have been identified in EWAS to date, we conclude that further studies of larger sample sizes and analyses of differential methylation between different phenotypes are needed in order to comprehensively evaluate the role of epigenetic factors in the pathophysiology and heterogeneity of asthma, and the potential clinical utility to predict or classify patients with asthma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».