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Enregistrement W2995004100 · doi:10.1097/ccm.0000000000004097

Epigenetic Profiling in Severe Sepsis: A Pilot Study of DNA Methylation Profiles in Critical Illness*

2019· article· en· W2995004100 sur OpenAlexafffund
Alexandra Binnie, Christopher J. Walsh, Pingzhao Hu, Dhruva J. Dwivedi, Alison Fox‐Robichaud, Patricia C. Liaw, Jennifer Tsang, Jane Batt, Gabriela Carrasqueiro, Sahil Gupta, John C. Marshall, Pedro Castelo‐Branco, Claúdia C. dos Santos

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensMcMaster UniversityThrombosis and Atherosclerosis Research InstituteUniversity of ManitobaUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalNiagara Health SystemWilliam Osler Health System
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDNA methylationEpigeneticsEpigenomeMedicineMethylationSepsisBiologyImmunologyGeneGeneticsGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Epigenetic alterations are an important regulator of gene expression in health and disease; however, epigenetic data in sepsis are lacking. To demonstrate proof of concept and estimate effect size, we performed the first epigenome-wide methylation analysis of whole blood DNA samples from a cohort of septic and nonseptic critically ill patients. DESIGN: A nested case-control study using genomic DNA isolated from whole blood from septic (n = 66) and nonseptic (n = 68) critically ill patients on "Day 1" of ICU admission. Methylation patterns were identified using Illumina 450K arrays with percent methylation expressed as β values. After quality control, 134 participants and 414,818 autosomal cytosine-phosphate-guanine sites were used for epigenome-wide methylation analyses. SETTING: Tertiary care hospitals. SUBJECTS: Critically ill septic and nonseptic patients. INTERVENTIONS: Observational study. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: A total of 668 differentially methylated regions corresponding to 443 genes were identified. Known sepsis-associated genes included complement component 3; angiopoietin 2; myeloperoxidase; lactoperoxidase; major histocompatibility complex, class I, A; major histocompatibility complex, class II, isotype DR β I; major histocompatibility complex, class I, C; and major histocompatibility complex, class II, isotype DQ β I. When compared with whole blood gene expression data from seven external datasets containing septic and nonseptic patients, 81% of the differentially methylated region-associated genes were differentially expressed in one or more datasets and 31% in three or more datasets. Functional analysis showed enrichment for antigen processing and presentation, methyltransferase activity, cell adhesion, and cell junctions. Analysis by weighted gene coexpression network analysis revealed DNA comethylation modules that were associated with clinical traits including severity of illness, need for vasopressors, and length of stay. CONCLUSIONS: DNA methylation marks may provide important causal and potentially biomarker information in critically ill patients with sepsis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,686

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,350
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

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

Citations61
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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