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Enregistrement W2982231258 · doi:10.1093/aje/kwz183

Cardenas et al. Reply to “DNA Methylation and Prenatal Exposures”

2019· letter· en· W2982231258 sur OpenAlexafffund
Andrés Cárdenas, Sharon M. Lutz, Todd M. Everson, Marie‐France Hivert

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Epidemiology · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthAmerican Diabetes Association
Mots-clésDNA methylationMedicinePrenatal exposureMethylationGeneticsDNABiologyPregnancyGeneGestation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We thank Ladd-Acosta and Fallin for their thoughtful commentary (1) regarding our work on prenatal maternal smoking and placenta DNA methylation mediators (2). They raise several critical points regarding biomarkers and mediators in epigenetic epidemiology. As noted in their commentary, a promising feature of epigenetic research is the malleability of some epigenetic markers as potential biological targets that might offset adverse health outcomes. This was in part our motivation in testing epigenetic mediators, in addition to expanding our molecular understanding of the genomic fingerprint of prenatal smoking on fetal growth. While we agree that much work is needed to capitalize on this promise as a public health intervention, there is encouraging preliminary evidence that supports nutritional interventions that offset epigenetic toxicity associated with environmental exposures. For example, a randomized crossover trial of subjects exposed to fine particulate matter demonstrated that B-vitamin supplementation nearly prevented DNA methylation alterations compared with placebo (3). For prenatal smoking, a randomized controlled trial of vitamin-C supplementation showed that the intervention group was able to restore DNA methylation levels of candidate genes associated with prenatal maternal smoking (4). As suggested, studies in ethnically diverse populations with larger sample sizes and increased statistical power are needed to detect moderate to small associations, likely missed in our study. Our study was limited in size, within a relatively homogeneous population. Indeed, for these efforts, we encourage investigators and cohorts with available data to participate in the Pregnancy and Childhood Epigenetics (PACE) consortium, a global consortium of researchers pooling data in meta-analyses of DNA methylation studies across several cohorts (5). We concur that refining the timing of measurements for both the molecular marker and prenatal maternal smoking are needed to obtain better estimates and avoid cross-sectional comparisons. In addition, the integration of multiple molecular markers (e.g., genetics, epigenetics, transcriptomics, and proteomics) is needed to fully understand the interplay and downstream consequences of the DNA methylation associations found for prenatal smoking across tissues. A major challenge highlighted by the authors is the tissue specificity of epigenetic marks and the need to use disease- and exposure-relevant tissues or cells (1). While blood, cord blood, and now placental DNA are widely collected and being used in epigenetic studies, the tissue-specificity challenge presents an opportunity to study target epigenetic marks relevant to the question. In addition to asking causal questions, tissue-specific DNA methylation signatures might persist years after an exposure, enabling the discovery of biosensors of environmental exposures (6). Last, the use of parametric and other statistical mediation analyses has been a topic of debate recently (7). As pointed out by the authors, it is important to identify the question before performing mediation analyses (1). Our intent was to answer an explanatory question as well as identifying methylation sites that were significant mediators of the association between maternal smoking and birth weight. As others have pointed out, a DNA methylation mediator could be a proxy for the causal change and not necessarily a driver of the association. For example, DNA methylation changes might reflect altered transcription binding (8) or serve as surrogate markers of cell type or cell subtype expansion (9). We concur that multiple lines of evidence are still needed to provide conclusive evidence and design public health interventions to target epigenetic biomarkers. Replication across studies, methods, and robustness of results are required before interventions can be recommended. Author affiliations: Division of Environmental Health Sciences, School of Public Health, University of California, Berkeley, Berkeley, California (Andres Cardenas); Department of Population Medicine, Harvard Pilgrim Health Care Institute, Harvard Medical School, Boston, Massachusetts (Andres Cardenas, Sharon M. Lutz, Marie-France Hivert); Department of Environmental Health, Rollins School of Public Health, Emory University, Atlanta, Georgia (Todd M. Everson); Centre de Recherche du Center Hospitalier Universitaire de Sherbrooke, Sherbrooke, Quebec, Canada (Marie-France Hivert); and Diabetes Unit, Massachusetts General Hospital, Boston, Massachusetts (Marie-France Hivert). Conflict of interest: none declared.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0410,035
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,005

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,318 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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'admission2
Résumé présentnon

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