Prenatal maternal distress and immune cell epigenetic profiles at 3‐months of age
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prenatal maternal distress predicts altered offspring immune outcomes, potentially via altered epigenetics. The role of different kinds of prenatal maternal distress on DNA methylation profiles is not understood. METHODS: A sample of 117 women (APrON cohort) were followed from pregnancy to the postpartum period. Maternal distress (depressive symptoms, pregnancy-specific anxiety, stressful life events) were assessed mid-pregnancy, late-pregnancy, and 3-months postpartum. DNA methylation profiles were obtained from 3-month-old blood samples. Principal component analysis identified two epigenetic components, characterized as Immune Signaling and DNA Transcription through gene network analysis. Covariates were maternal demographics, pre-pregnancy body mass index, child sex, birth gestational age, and postpartum maternal distress. Penalized regression (LASSO) models were used. RESULTS: Late-pregnancy stressful life events, b = 0.006, early-pregnancy depressive symptoms, b = 0.027, late-pregnancy depressive symptoms, b = 0.014, and pregnancy-specific anxiety during late pregnancy, b = -0.631, were predictive of the Immune Signaling component, suggesting that these aspects of maternal distress could affect methylation in offspring immune signaling pathways. Only early-pregnancy depressive symptoms was predictive of the DNA Transcription component, b = -0.0004, suggesting that this aspect of maternal distress is implicated in methylation of offspring DNA transcription pathways. CONCLUSIONS: Exposure timing and kind of prenatal maternal distress could matter in the prediction of infant immune epigenetic profiles.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».