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Enregistrement W2985697601 · doi:10.3899/jrheum.190376

Whole Blood Targeted Bisulfite Sequencing and Differential Methylation in the <i>C6ORF10</i> Gene of Patients with Rheumatoid Arthritis

2019· article· en· W2985697601 sur OpenAlexafffundvenue
Vidyanand Anaparti, Prasoon Agarwal, Irene Smolik, Neeloffer Mookherjee, Hani El‐Gabalawy

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchArthritis SocietyResearch Manitoba
Mots-clésCpG siteDNA methylationBiologyMethylationBisulfite sequencingMajor histocompatibility complexEpigeneticsAutoantibodyGeneGeneticsImmunologyMolecular biologyAntibodyGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective. Polymorphisms in human major histocompatibility complex (MHC) are the strongest genetic associations with rheumatoid arthritis (RA). Epigenome-wide methylation studies suggest DNA methylation changes within MHC may contribute to disease susceptibility. We profiled MHC-specific methylated CpG (5′–C–phosphate–G–3′) in autoantibody-positive patients with RA and matched unaffected anticitrullinated protein antibodies–negative first-degree relatives (ACPA−/FDR) from an indigenous North American (INA) population that is known to have prevalent RA. Methods. DNA was isolated from whole blood and targeted bisulfite sequencing was used to profile methylated CpG in patients with RA and ACPA−/FDR. Differentially methylated CpG loci (DML) were mapped and gene annotated. Ingenuity pathway analysis (IPA) was used for curating biomolecular networks of mapped genes. Transcript abundance was determined by quantitative (q)PCR. Results. We identified 74 uniquely methylated CpG sites within the MHC region that were differentially methylated in patients with RA (p < 0.05), compared to ACPA−/FDR. Of these, 32 DML were located on 22 genes. IPA showed these genes are involved in regulating the nuclear factor–κB complex and processes involved in antigen presentation, and immune cell crosstalk in autoimmunity. Pearson correlation analysis demonstrated a negative association between differentially methylated CpG in the C6ORF10 gene and risk factors associated with RA. Analysis by qPCR confirmed differential abundance of C6ORF10, TNXB, and HCG18 mRNA in patients with RA compared to ACPA−/FDR. Conclusion. Our results confirm the presence of differential methylation at specific gene loci within the MHC region of INA patients with RA. These epigenetic signatures may precede disease onset, or alternatively, may be a result of developing RA.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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