Epigenetic differences at the HTR2A locus in progressive multiple sclerosis patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The pathology of progressive multiple sclerosis (MS) is poorly understood. We have previously assessed DNA methylation in the CD4+ T cells of relapsing–remitting (RR) MS patients compared to healthy controls and identified differentially methylated regions (DMRs) in HLA-DRB1 and RNF39. This study aimed to investigate the DNA methylation profiles of the CD4+ T cells of progressive MS patients. DNA methylation was measured in two separate case/control cohorts using the Illumina 450K/EPIC arrays and data was analysed with the Chip Analysis Methylation Pipeline (ChAMP). Single nucleotide polymorphisms (SNPs) were assessed using the Illumina Human OmniExpress24 arrays and analysed using PLINK. Expression was assessed using the Illumina HT12 array and analysed in R using a combination of Limma and Illuminaio. We identified three DMRs at HTR2A, SLC17A9 and HDAC4 that were consistent across both cohorts. The DMR at HTR2A is located within the bounds of a haplotype block; however, the DMR remained significant after accounting for SNPs in the region. No expression changes were detected in any DMRs. HTR2A is differentially methylated in progressive MS independent of genotype. This differential methylation is not evident in RRMS, making it a potential biomarker of progressive disease.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».