Adiposity associated DNA methylation signatures in adolescents are related to leptin and perinatal factors
Notice bibliographique
Résumé
Epigenetics links perinatal influences with later obesity. We identifed differentially methylated CpG (dmCpG) loci measured at 17 years associated with concurrent adiposity measures and examined whether these were associated with hsCRP, adipokines, and early life environmental factors. Genome-wide DNA methylation from 1192 Raine Study participants at 17 years, identified 29 dmCpGs (Bonferroni corrected p < 1.06E-07) associated with body mass index (BMI), 10 with waist circumference (WC) and 9 with subcutaneous fat thickness. DmCpGs within Ras Association (RalGDS/AF-6), Pleckstrin Homology Domains 1 (RAPH1), Musashi RNA-Binding Protein 2 (MSI2), and solute carrier family 25 member 10 (SLC25A10) are associated with both BMI and WC. Validation by pyrosequencing confirmed these associations and showed that MSI2 , SLC25A10 , and RAPH1 methylation was positively associated with serum leptin. These were also associated with the early environment; MSI2 methylation (β = 0.81, p = 0.0004) was associated with pregnancy maternal smoking, SLC25A10 (CpG2 β = 0.12, p = 0.002) with pre- and early pregnancy BMI, and RAPH1 (β = −1.49, p = 0.036) with gestational weight gain. Adjusting for perinatal factors, methylation of the dmCpGs within MSI2, RAPH1, and SLC25A10 independently predicted BMI, accounting for 24% of variance. MSI2 methylation was additionally associated with BMI over time (17 years old β = 0.026, p = 0.0025; 20 years old β = 0.027, p = 0.0029) and between generations (mother β = 0.044, p = 7.5e-04). Overall findings suggest that DNA methylation in MSI2, RAPH1, and SLC25A10 in blood may be robust markers, mediating through early life factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».