DNA methylation profiles are associated with complex regional pain syndrome after traumatic injury
Notice bibliographique
Résumé
Factors contributing to development of complex regional pain syndrome (CRPS) are not fully understood. This study examined possible epigenetic mechanisms that may contribute to CRPS after traumatic injury. DNA methylation profiles were compared between individuals developing CRPS (n = 9) and those developing non-CRPS neuropathic pain (n = 38) after undergoing amputation following military trauma. Linear Models for Microarray (LIMMA) analyses revealed 48 differentially methylated cytosine-phosphate-guanine dinucleotide (CpG) sites between groups (unadjusted P's < 0.005), with the top gene COL11A1 meeting Bonferroni-adjusted P < 0.05. The second largest differential methylation was observed for the HLA-DRB6 gene, an immune-related gene linked previously to CRPS in a small gene expression study. For all but 7 of the significant CpG sites, the CRPS group was hypomethylated. Numerous functional Gene Ontology-Biological Process categories were significantly enriched (false discovery rate-adjusted q value <0.15), including multiple immune-related categories (eg, activation of immune response, immune system development, regulation of immune system processes, and antigen processing and presentation). Differentially methylated genes were more highly connected in human protein-protein networks than expected by chance (P < 0.05), supporting the biological relevance of the findings. Results were validated in an independent sample linking a DNA biobank with electronic health records (n = 126 CRPS phenotype, n = 19,768 non-CRPS chronic pain phenotype). Analyses using PrediXcan methodology indicated differences in the genetically determined component of gene expression in 7 of 48 genes identified in methylation analyses (P's < 0.02). Results suggest that immune- and inflammatory-related factors might confer risk of developing CRPS after traumatic injury. Validation findings demonstrate the potential of using electronic health records linked to DNA for genomic studies of CRPS.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».