DNA methylome signatures of prenatal exposure to synthetic glucocorticoids in hippocampus and peripheral whole blood of female guinea pigs in early life
Notice bibliographique
Résumé
Synthetic glucocorticoids (sGC) are administered to women at risk of preterm delivery, approximately 10% of all pregnancies. In animal models, offspring exposed to elevated glucocorticoids, either by administration of sGC or endogenous glucocorticoids as a result of maternal stress, show increased risk of developing behavioral, endocrine, and metabolic dysregulation. DNA methylation may play a critical role in long-lasting programming of gene regulation underlying these phenotypes. However, peripheral tissues such as blood are often the only accessible source of DNA for epigenetic analyses in humans. Here, we examined the hypothesis that prenatal sGC administration alters DNA methylation signatures in guinea pig offspring hippocampus and whole blood. We compared these signatures across the two tissue types to assess epigenetic biomarkers of common molecular pathways affected by sGC exposure. Guinea pigs were treated with sGC or saline in late gestation. Genome-wide modifications of DNA methylation were analyzed at single nucleotide resolution using reduced representation bisulfite sequencing in juvenile female offspring. Results indicate that there are tissue-specific as well as common methylation signatures of prenatal sGC exposure. Over 90% of the common methylation signatures associated with sGC exposure showed the same directionality of change in methylation. Among differentially methylated genes, 134 were modified in both hippocampus and blood, of which 61 showed methylation changes at identical CpG sites. Gene pathway analyses indicated that prenatal sGC exposure alters the methylation status of gene clusters involved in brain development. These data indicate concordance across tissues of epigenetic programming in response to alterations in glucocorticoid signaling.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».