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Enregistrement W2949346775 · doi:10.1038/s41467-019-10487-4

An integrative cross-omics analysis of DNA methylation sites of glucose and insulin homeostasis

2019· article· en· W2949346775 sur OpenAlexaff
Jun Liu, Elena Carnero‐Montoro, Jenny van Dongen, Samantha Lent, Ivana Nedeljković, Symen Ligthart, Pei-Chien Tsai, Tiphaine Martin, Pooja R. Mandaviya, Rick Jansen, Marjolein J. Peters, Liesbeth Duijts, Vincent W. V. Jaddoe, Henning Tiemeier, Janine F. Felix, Gonneke Willemsen, Eco J. C. de Geus, Audrey Y. Chu, Daniel Levy, Shih‐Jen Hwang, Jan Bressler, Rahul Gondalia, Elias Salfati, Christian Herder, Bertha Hidalgo, Toshiko Tanaka, Ann Zenobia Moore, Rozenn N. Lemaître, Min A. Jhun, Jennifer A. Smith, Nona Sotoodehnia, Stefania Bandinelli, Luigi Ferrucci, Donna K. Arnett, Harald Grallert, Themistocles L. Assimes, Lifang Hou, Andrea Baccarelli, Eric A. Whitsel, Ko Willems van Dijk, Najaf Amin, André G. Uitterlinden, Eric J.G. Sijbrands, Oscar H. Franco, Abbas Dehghan, Tim D. Spector, Josée Dupuis, Marie‐France Hivert, Jerome I. Rotter, James B. Meigs, James S. Pankow, Joyce B. J. van Meurs, Aaron Isaacs, Dorret I. Boomsma, Jordana T. Bell, Ayşe Demirkan, Cornelia M. van Duijn

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteEuropean CommissionEconomic and Social Research CouncilNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesZonMwBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilNational Institute on AgingHorizon 2020 Framework ProgrammeNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekAgence Nationale de la RechercheNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésDNA methylationGlucose homeostasisBiologyEpigenomicsMethylationEpigeneticsIRS2EpigenomeType 2 diabetesInsulinInsulin receptorBioinformaticsGeneticsDiabetes mellitusGeneEndocrinologyInsulin resistanceGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite existing reports on differential DNA methylation in type 2 diabetes (T2D) and obesity, our understanding of its functional relevance remains limited. Here we show the effect of differential methylation in the early phases of T2D pathology by a blood-based epigenome-wide association study of 4808 non-diabetic Europeans in the discovery phase and 11,750 individuals in the replication. We identify CpGs in LETM1, RBM20, IRS2, MAN2A2 and the 1q25.3 region associated with fasting insulin, and in FCRL6, SLAMF1, APOBEC3H and the 15q26.1 region with fasting glucose. In silico cross-omics analyses highlight the role of differential methylation in the crosstalk between the adaptive immune system and glucose homeostasis. The differential methylation explains at least 16.9% of the association between obesity and insulin. Our study sheds light on the biological interactions between genetic variants driving differential methylation and gene expression in the early pathogenesis of T2D.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,321 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations90
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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