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Enregistrement W2943557932 · doi:10.1186/s13148-019-0653-x

Prenatal maternal antidepressants, anxiety, and depression and offspring DNA methylation: epigenome-wide associations at birth and persistence into early childhood

2019· article· en· W2943557932 sur OpenAlexaff
Andrés Cárdenas, Sabrina Faleschini, Andrea P. Cortés Hidalgo, Sheryl L. Rifas‐Shiman, Andrea Baccarelli, Dawn L. DeMeo, Augusto A. Litonjua, Alexander Neumann, Janine F. Felix, Vincent W. V. Jaddoe, Hanan El Marroun, Henning Tiemeier, Emily Oken, Marie‐France Hivert, Heather H. Burris

Notice bibliographique

RevueClinical Epigenetics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institute of Nursing ResearchNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekErasmus Medisch CentrumErasmus Universiteit RotterdamEuropean Commission
Mots-clésPregnancyAnxietyMedicineOffspringEpigenomeDNA methylationDepression (economics)Edinburgh Postnatal Depression ScalePsychiatryObstetricsCord bloodInternal medicineBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Maternal mood disorders and their treatment during pregnancy may have effects on the offspring epigenome. We aim to evaluate associations of maternal prenatal antidepressant use, anxiety, and depression with cord blood DNA methylation across the genome at birth and test for persistence of associations in early and mid-childhood blood DNA. METHODS: A discovery phase was conducted in Project Viva, a prospective pre-birth cohort study with external replication in an independent cohort, the Generation R Study. In Project Viva, pregnant women were recruited between 1999 and 2002 in Eastern Massachusetts, USA. In the Generation R Study, pregnant women were recruited between 2002 and 2006 in Rotterdam, the Netherlands. In Project Viva, 479 infants had data on maternal antidepressant use, anxiety, depression, and cord blood DNA methylation, 120 children had DNA methylation measured in early childhood (~ 3 years), and 460 in mid-childhood (~ 7 years). In the Generation R Study, 999 infants had data on maternal antidepressants and cord blood DNA methylation. The prenatal antidepressant prescription was obtained from medical records. At-mid pregnancy, symptoms of anxiety and depression were assessed with the Pregnancy-Related Anxiety Scale and the Edinburgh Postnatal Depression Scale in Project Viva and with the Brief Symptom Inventory in the Generation R Study. Genome-wide DNA methylation was measured using the Infinium HumanMethylation450 BeadChip in both cohorts. RESULTS: ) at cg22159528 located in the gene body of ZNF575, and this association replicated in the Generation R Study (β = - 2.5%; 95% CI - 4.2, - 0.7; P = 0.006). In Project Viva, the association persisted in early (β = - 6.2%; 95% CI - 10.7, - 1.6) but not mid-childhood. We observed cohort-specific associations for maternal anxiety and depression in Project Viva that did not replicate. CONCLUSIONS: The ZNF575 gene is involved in transcriptional regulation but specific functions are largely unknown. Given the widespread use of antidepressants in pregnancy, as well as the effects of exposure to anxiety and depression, implications of potential fetal epigenetic programming by these risk factors and their impacts on development merit further investigation.

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)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations73
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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