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Enregistrement W3122528890 · doi:10.1101/2021.01.18.426733

Universal DNA methylation age across mammalian tissues

2021· preprint· en· W3122528890 sur OpenAlexaff
Aimei Lu, Zhe Fei, Amin Haghani, Todd R. Robeck, Joseph A. Zoller, Chengzhang Li, Robert Lowe, Qi Yan, Joshua Zhang, Hoang‐Giang Vu, Julia Ablaeva, Victoria A. Acosta-Rodríguez, Denise M. Adams, Javier Almunia, Ajoy Aloysius, Reza Ardehali, A Arneson, C. Scott Baker, Gareth Banks, Katherine Belov, Nigel C. Bennett, Peter McL. Black, Daniel T. Blumstein, Eleanor K. Bors, Charles E. Breeze, Robert T. Brooke, Janine L. Brown, G. Carter, Alex Caulton, Julie M. Cavin, Lisa Chakrabarti, Ioulia Chatzistamou, Hao Chen, Kai Cheng, Priscila Chiavellini, Oi‐Wa Choi, Shannon Clarke, Lisa Noelle Cooper, Marie‐Laurence Cossette, Joanna Day, Joseph DeYoung, Stacy DiRocco, Christopher Dold, Erin E. Ehmke, Candice K. Emmons, Stephan Emmrich, Ebru Erbay, Claire Erlacher‐Reid, Christopher G. Faulkes, Steven H. Ferguson, Carrie J. Finno, Jennifer E. Flower, Jean‐Michel Gaillard, Eva Garde, Livia Gerber, Vadim N. Gladyshev, Vera Gorbunova, Rodolfo G. Goya, Maria J. Grant, C.B. Green, Erin N. Hales, M. Bradley Hanson, Daniel W. Hart, Martin Haulena, K. Herrick, Andrew N. Hogan, Carolyn J. Hogg, T.A. Hore, Taosheng Huang, Juan Carlos Izpisúa Belmonte, Anna J. Jasinska, Gareth Jones, Eve Jourdain, Olga Kashpur, Harold L. Katcher, Etsuko Katsumata, Vimala Kaza, Hippokratis Kiaris, Michael S. Kobor, Paweł Kordowitzki, William R. Koski, Michael Kruetzen, Soon‐Bae Kwon, Brenda Larison, Sang‐Goo Lee, Marina Lehmann, Jean‐François Lemaître, Andrew J. Levine, X. Li, A. Lim, David Lin, D. Lindemann, Tom J. Little, Nicholas Macoretta, Debra Maddox, Craig O. Matkin, Julie A. Mattison, Mélanie McClure, June Mergl, J.J. Meudt, Gisele Montano, Khyobeni Mozhui, Jason Munshi‐South, Asieh Naderi, Martina Nagy, Pritika Narayan, Peter W. Nathanielsz, Ngọc Bích Nguỹên, Christof Niehrs, Justine K. O’Brien, Perrie O’Tierney-Ginn, Duncan T. Odom, Alexander G. Ophir, S. B. Osborn, Elaine A. Ostrander, Kim M. Parsons, Kaninika Paul, Matteo Pellegrini, Klaus Peters, Amy B. Pedersen, Jessica L. Petersen, Darren W. Pietersen, Gabriela Medeiros de Pinho, Jocelyn Plassais, Jesse R. Poganik, Natalia A. Prado, Pradeep Reddy, Benjamin Rey, Beate Ritz, Jooke Robbins, Magdalena Rodríguez, Jennifer Russell, Elena Rydkina, Lindsay L. Sailer, Adam B. Salmon, Akshay Sanghavi, Kyle M. Schachtschneider, Dennis Schmitt, Todd L. Schmitt, Lars Schomacher, Lawrence B. Schook, Karen E. Sears, Ashley W. Seifert, Andrei Seluanov, Aaron B. A. Shafer, Dhanansayan Shanmuganayagam, Anastasia V. Shindyapina, M. Simmons, Kavita Singh, Indranil Sinha, Jesse Slone, Russell G. Snell, E. Soltanmaohammadi, Matthew L Spangler, Maria Spriggs, Lydia Staggs, Nicole Stedman, Karen J. Steinman, Donald T. Stewart, Victoria J Sugrue, Balázs Szladovits, Joseph S. Takahashi, M. Takasugi, Emma C. Teeling, Michael J. Thompson, B. Van Bonn, Sonja C. Vernes, Diego Villar, Harry V. Vinters, Mary C. Wallingford, Nan Wang, Robert K. Wayne, Gerald S. Wilkinson, CK Williams, Robert W. Williams, X. William Yang, M. Yao, B. G. Young, Bohan Zhang, Zhihui Zhang, Peng Zhao, Yang Zhao, Wei Zhou, Jörg Zimmermann, Jason Ernst, Steve Horvath

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensLGL (Canada)Vancouver AquariumBC Children's HospitalFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNHLBI Division of Intramural ResearchCenter for Information TechnologyNational Heart, Lung, and Blood InstituteOpen Philanthropy ProjectJonsson Comprehensive Cancer CenterNational Institute on AgingNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human ServicesCancer Research UKPaul G. Allen Frontiers GroupDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaNational Geographic Society
Mots-clésEpigeneticsBiologyDNA methylationMethylationChromatinGenomic imprintingGeneticsEvolutionary biologyGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Aging is often perceived as a degenerative process resulting from random accrual of cellular damage over time. Despite this, age can be accurately estimated by epigenetic clocks based on DNA methylation profiles from almost any tissue of the body. Since such pan-tissue epigenetic clocks have been successfully developed for several different species, we hypothesized that one can build pan-mammalian clocks that measure age in all mammalian species. To address this, we generated data using 11,754 methylation arrays, each profiling up to 36 thousand cytosines in highly-conserved stretches of DNA, from 59 tissue-types derived from 185 mammalian species. From these methylation profiles, we constructed three age predictors, each with a single mathematical formula, termed universal pan-mammalian clocks that are accurate in estimating the age (r>0.96) of any mammalian tissue. Deviations between epigenetic age and chronological age relate to mortality risk in humans, mutations that affect the somatotropic axis in mice, and caloric restriction. We characterized specific cytosines, whose methylation levels change with age across most mammalian species. These cytosines are greatly enriched in polycomb repressive complex 2-binding sites, are located in regions that gradually lose chromatin accessibility with age and are proximal to genes that play a role in mammalian development, cancer, human obesity, and human longevity. Collectively, these results support the notion that aging is indeed evolutionarily conserved and coupled to developmental processes across all mammalian species - a notion that was long-debated without the benefit of this new compelling evidence. SUMMARY This study identifies and characterizes evolutionarily conserved cytosines implicated in the aging process across mammals and establishes pan mammalian epigenetic clocks.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations150
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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