Association between Maternal Depression during Pregnancy and Newborn DNA Methylation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Around 15% to 65% of women globally experience depression during pregnancy, prevalence being particularly high in low- and middle-income countries. Prenatal depression has been associated with adverse birth and child development outcomes. DNA methylation (DNAm) may aid in understanding this association. In this project, we analyzed associations between prenatal depression and DNAm from cord blood from participants of the South African Drakenstein Child Health Study. We examined DNAm in an epigenome wide association study (EWAS) of 248 mother child pairs. DNAm was measured using the Infinium MethylationEPIC (N=145) and the Infinium HumanMethylation450 (N=103) arrays. Prenatal depression scores, obtained with the Edinburgh Postnatal Depression Scale (EPDS) and the Beck Depression Inventory II (BDI-II), were analyzed as continuous and dichotomized variables. We used linear robust models to estimate associations between depression and newborn DNAm, adjusted for measured (smoking status, household income, sex, preterm birth, cell type proportions, and genetic principal components) and unmeasured confounding using Cate and Bacon algorithms. Bonferroni correction was used to adjust for multiple testing. DMRcate was used to test for differentially methylated regions (DMRs). Differential DNAm in GNAS (cg22798925, Δ beta per IQR(EPDS)=0.0066, p= 1.06 × 10 −7 ) was significantly associated with EPDS. For dichotomized BDI-II thresholds, Differential DNAm in CTNNA2 (cg04859497, Δ beta=-0.064, p= 8.09 × 10 −10 ) and OSBPL10 (cg27278221, Δ beta=-0.020, p= 5.40 × 10 −8 ) was significantly associated with the dichotomized BDI-II variables. Eight DMRs were associated with at least two depression scales. Further studies are needed to replicate these findings and investigate their biological impact.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».