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Enregistrement W3110376154 · doi:10.1186/s13073-020-00810-w

DNA methylation and body mass index from birth to adolescence: meta-analyses of epigenome-wide association studies

2020· review· en· W3110376154 sur OpenAlexaff
Florianne O. L. Vehmeijer, Leanne K. Küpers, Gemma C. Sharp, Lucas A. Salas, Samantha Lent, Dereje D. Jima, Gwen Tindula, Sarah E. Reese, Cancan Qi, Olena Gruzieva, Christian M. Page, Faisal I. Rezwan, Phillip E. Melton, Ellen A. Nøhr, Geòrgia Escaramís, Peter Rzehak, Anni Heiskala, Tong Gong, Samuli Tuominen, Lu Gao, Jason P. Ross, Anne P. Starling, John W. Holloway, Paul Yousefi, Gunn Marit Aasvang, Lawrence J. Beilin, Anna Bergström, Elisabeth B. Binder, Leda Chatzi, Eva Corpeleijn, Darina Czamara, Brenda Eskenazi, Susan Ewart, Natàlia Ferré, Veit Grote, Dariusz Gruszfeld, Siri E. Håberg, Cathrine Hoyo, Karen Huen, Robert Karlsson, Inger Kull, Jean‐Paul Langhendries, Johanna Lepeule, Maria C. Magnus, Rachel L. Maguire, Peter L. Molloy, Claire Monnereau, Trevor A. Mori, Emily Oken, Katri Räikkönen, Sheryl L. Rifas‐Shiman, Carlos Ruiz-Arenas, Sylvain Sebért, Vilhelmina Ullemar, Elvira Verduci, Judith M. Vonk, Cheng‐Jian Xu, Ivana V. Yang, Hongmei Zhang, Weimin Zhang, Wilfried Karmaus, Dana Dabelea, Beverly S. Mühlhäusler, Carrie V. Breton, Jari Lahti, Catarina Almqvist, Marjo‐Riitta Järvelin, Berthold Koletzko, Martine Vrijheid, Thorkild I. A. Sørensen, Rae‐Chi Huang, Syed Hasan Arshad, Wenche Nystad, Erik Melén, Gerard H. Koppelman, Stephanie J. London, Nina Holland, Mariona Bustamante, Susan K. Murphy, Marie‐France Hivert, Andrea Baccarelli, Caroline L. Relton, Harold Snieder, Vincent W. V. Jaddoe, Janine F. Felix

Notice bibliographique

RevueGenome Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesUniversity of Colorado School of Medicine, Anschutz Medical CampusNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institute of General Medical SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesCollege of Engineering, Michigan State UniversityNorwegian Institute of Public HealthFaculty of Medicine and Health, University of SydneyMedical Research CouncilAnschutz Medical Campus, University of ColoradoSchool of Medicine, Emory UniversityKlinisk Institut, Syddansk UniversitetNational Institutes of HealthCentre National de la Recherche ScientifiqueUniversitat de BarcelonaTurun YliopistoU.S. Department of Health and Human ServicesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Jewish HealthKarolinska InstitutetZonMwInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationCranfield UniversityNorth Carolina State UniversityUniversità degli Studi di MilanoCurtin University of TechnologyHelsingin YliopistoEuropean CommissionDirectorate for Biological SciencesImperial College LondonOulun YliopistoMedizinischen Hochschule HannoverUniversitair Medisch Centrum GroningenMichigan State UniversityJoint Programming Initiative A healthy diet for a healthy lifeUniversité Grenoble AlpesUniversitat de GironaUniversitat Rovira i VirgiliUniversity of MemphisUniversity of Southern CaliforniaWellcome TrustUniversity of SouthamptonInstitut d'Investigació Sanitària Pere VirgiliSchool of Public Health, Imperial College LondonSyddansk UniversitetEmory UniversityAgence Nationale de la RechercheRijksuniversiteit Groningen
Mots-clésEpigenomeDNA methylationHuman geneticsMeta-analysisGeneticsBody mass indexIndex (typography)BiologyComputational biologyMethylationAssociation (psychology)EpigeneticsBioinformaticsMedicineDNAPsychologyComputer scienceInternal medicineGeneWorld Wide WebEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background DNA methylation has been shown to be associated with adiposity in adulthood. However, whether similar DNA methylation patterns are associated with childhood and adolescent body mass index (BMI) is largely unknown. More insight into this relationship at younger ages may have implications for future prevention of obesity and its related traits. Methods We examined whether DNA methylation in cord blood and whole blood in childhood and adolescence was associated with BMI in the age range from 2 to 18 years using both cross-sectional and longitudinal models. We performed meta-analyses of epigenome-wide association studies including up to 4133 children from 23 studies. We examined the overlap of findings reported in previous studies in children and adults with those in our analyses and calculated enrichment. Results DNA methylation at three CpGs (cg05937453, cg25212453, and cg10040131), each in a different age range, was associated with BMI at Bonferroni significance,P < 1.06 × 10−7, with a 0.96 standard deviation score (SDS) (standard error (SE) 0.17), 0.32 SDS (SE 0.06), and 0.32 BMI SDS (SE 0.06) higher BMI per 10% increase in methylation, respectively. DNA methylation at nine additional CpGs in the cross-sectional childhood model was associated with BMI at false discovery rate significance. The strength of the associations of DNA methylation at the 187 CpGs previously identified to be associated with adult BMI, increased with advancing age across childhood and adolescence in our analyses. In addition, correlation coefficients between effect estimates for those CpGs in adults and in children and adolescents also increased. Among the top findings for each age range, we observed increasing enrichment for the CpGs that were previously identified in adults (birthPenrichment = 1; childhoodPenrichment = 2.00 × 10−4; adolescencePenrichment = 2.10 × 10−7). Conclusions There were only minimal associations of DNA methylation with childhood and adolescent BMI. With the advancing age of the participants across childhood and adolescence, we observed increasing overlap with altered DNA methylation loci reported in association with adult BMI. These findings may be compatible with the hypothesis that DNA methylation differences are mostly a consequence rather than a cause of obesity.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,029
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations100
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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