Differential DNA Methylation in Purified Human Cord and Peripheral Blood: Biomarkers of Prenatal Smoking and Allergy in Children
Notice bibliographique
Résumé
Adjusting for nonresponse, 7.7% of Canadian adults suffer from allergies. On a broader scale, Allergic rhinitis affects approximately 10 – 25% of the world population. The study analyzed data (n=185) from the Kingston Allergy Birth Cohort study, a prospective birth cohort that has recruited over 300 pregnant women to date. A skin prick tests was administered to each child to quantify the phenotype, allergies, on a binary scale. Surveys filled out by the mothers revealed that 28% engaged in prenatal smoking, the highest rate in Ontario. Methylation in the human genome is known to be associated with development and disease. The study defines the methylome as the set of nucleic acid methylation modifications in a subject’s genome. With the Infinium MethylationEPIC BeadChip, the study collected DNA samples and examined over 850,000 methylation sites quantitatively across the genome at single-nucleotideresolution, to investigate the effects of allergies, and maternal smoking, on the methylome. Pre–processing steps including quality control, normalisation, data exploration, non-specific filtering, and statistical testing for probe-wise differential methylation was applied. After pre-processing and outlier removal, umbilical cord blood (n=50) and peripheral blood (n=70) was analyzed from the subjects. The study found differentially methylated sites that represent potential biomarkers that could be predictive of future atopic disease in childhood. These potential biomarkers may also serve as a more accurate method, than surveys filled out by the mothers which are susceptible to patient bias, in determining if a child was subject to prenatal smoking.
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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 | 0,001 |
| 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 ».