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Enregistrement W2951477911 · doi:10.11575/prism/36377

Maternal Adverse Childhood Experiences and Infant DNA Methylation: Examining an Epigenetic Biomarker of Intergenerational Risk

2019· dissertation· en· W2951477911 sur OpenAlexaboutno aff
Bikramjit Sekhon

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigeneticsDNA methylationBiomarkerAdverse Childhood ExperiencesTransgenerational epigeneticsDevelopmental psychologyMedicineGeneticsPsychologyBiologyPsychiatryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While “nature" and "nurture" are often viewed as opposing influences on human development, epigenetics is one area of study investigating how these influences work together. Until recently, transmission of intergenerational risk to human development has centred on claims of genetic inheritance, or the persistence of poor social environments such as adverse childhood experiences (ACEs), across generations. Stress occurring during gestation, that affects both the fetus and mother, has also been proposed as a method of transmitting intergenerational risk to offspring. New evidence in animal models suggests that “preconception stress” may also predict DNA methylation (DNAm; one component of epigenetics) in offspring, potentially impacting developmental health outcomes. Thus, the purpose of this study was to investigate the association between human mothers’ preconception stress and differential DNAm patterns in their biological infants. A secondary analysis was conducted, utilizing data obtained from the Fetal Programming (FetalPro) cohort study, a sub-set of participants in the Alberta Pregnancy Outcomes and Nutrition (APrON) study. APrON study participants were voluntary, and all pregnant women were over 16-years-old and before 22 weeks of gestation at enrolment. Measures included mothers’ scores on the Adverse Childhood Experiences (ACEs) questionnaire, mental health during pregnancy including the Edinburgh Postnatal Depression Scale and the Symptom Checklist 90 Revised, as well as demographics. Epigenetic data were obtained from buccal epithelial cell (BEC) samples collected from mothers’ 3-month-old infants. Cellular DNA were processed with the Illumina Infinium HumanMethylation450 Bead Chip to investigate DNAm. Relationships were investigated using regression modelling with the Limma function in R-package. Results showed a strong relationship between mothers’ total ACE score and differential DNAm patterning in their infants at eight epigenetic sites out of over 450,000 sites investigated. These findings have implications for the study of DNAm patterning as a biomarker for the transfer of preconception stress in humans and suggest a role for epigenetics in the transfer of intergenerational trauma.

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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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