OUP accepted manuscript
Notice bibliographique
Résumé
Sex is a modulator of health that has been historically overlooked in biomedical research. Recognizing this knowledge gap, funding agencies now mandate the inclusion of sex as a biological variable with the goal of stimulating efforts to illuminate the molecular underpinnings of sex biases in health and disease. DNA methylation (DNAm) is a strong molecular candidate for mediating such sex biases; however, a robust and well characterized annotation of sex differences in DNAm is yet to emerge. Beginning with a large (n = 3795) dataset of DNAm profiles from normative adult whole blood samples, we identified, validated and characterized autosomal sex-associated co-methylated genomic regions (sCMRs). Strikingly, sCMRs showed consistent sex differences in DNAm over the life course and a subset were also consistent across cell, tissue and cancer types. sCMRs included sites with known sex differences in DNAm and links to health conditions with sex biased effects. The robustness of sCMRs enabled the generation of an autosomal DNAm-based predictor of sex with 96% accuracy. Testing this tool on blood DNAm profiles from individuals with sex chromosome aneuploidies (Klinefelter [47,XXY], Turner [45,X] and 47,XXX syndrome) revealed an intimate relationship between sex chromosomes and sex-biased autosomal DNAm.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,832 | 0,777 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».