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Enregistrement W2941122398 · doi:10.1186/s13104-019-4189-0

Differential genome-wide DNA methylation patterns in childhood obesity

2019· article· en· W2941122398 sur OpenAlexafffund
Lei Cao-Lei, Guillaume Elgbeili, Moshe Szyf, David P. Laplante, Suzanne King

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensDouglas CollegeMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesCIHR Skin Research Training CentreCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDNA methylationObesityOffspringMethylationEpigeneticsBiologyGeneticsGenomeChildhood obesityBioinformaticsPregnancyGeneMedicineEndocrinologyGene expressionOverweight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Exposure to stress during pregnancy may program susceptibility to the development of obesity in offspring. Our goal was to determine whether prenatal maternal stress (PNMS) due to a natural disaster was associated with child obesity, and to compare the DNA methylation profiles in obese versus non-obese children at age 13½ years. Women and their children were involved in the longitudinal natural disaster study-Project Ice Strom, which served as a human model to study PNMS. Blood was collected from 31 children (including five obese children). Infinium HumanMethylation450 BeadChip Array was performed for genome-wide DNA methylation analyses. RESULTS: Results demonstrated a well-defined obesity-associated genome-wide DNA methylation pattern. There were 277 CpGs, corresponding to 143 genes, were differentially-methylated. IPA analyses revealed 51 canonical pathways, and enrichment of pathways was involved in immune function. Although no significant association was found between PNMS and child obesity, the preliminary data in the study revealed obesity-associated methylation patterns on a genome-wide level in children.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations25
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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