Early postnatal overnutrition accelerates aging-associated epigenetic drift in pancreatic islets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pancreatic islets of type 2 diabetes patients have altered DNA methylation, contributing to islet dysfunction and the onset of type 2 diabetes. The cause of these epigenetic alterations is largely unknown. We set out to test whether (i) islet DNA methylation would change with aging and (ii) early postnatal overnutrition would persistently alter DNA methylation. We performed genome-scale DNA methylation profiling in islets from postnatally over-nourished (suckled in a small litter) and control male mice at both postnatal day 21 and postnatal day 180. DNA methylation differences were validated using quantitative bisulfite pyrosequencing, and associations with expression were assessed by RT-PCR. We discovered that genomic regions that are hypermethylated in exocrine relative to endocrine pancreas tend to gain methylation in islets during aging (R2 = 0.33, P < 0.0001). These methylation differences were inversely correlated with mRNA expression of genes relevant to β cell function [including Rab3b (Ras-related protein Rab-3B), Cacnb3 (voltage-dependent L-type calcium channel subunit 3), Atp2a3 (sarcoplasmic/endoplasmic reticulum calcium ATPase 3) and Ins2 (insulin 2)]. Relative to control, small litter islets showed DNA methylation differences directly after weaning and in adulthood, but few of these were present at both ages. Surprisingly, we found substantial overlap of methylated loci caused by aging and small litter feeding, suggesting that the age-associated gain of DNA methylation happened much earlier in small litter islets than control islets. Our results provide the novel insights that aging-associated DNA methylation increases reflect an epigenetic drift toward the exocrine pancreas epigenome, and that early postnatal overnutrition may accelerate this process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».