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Enregistrement W3200011919 · doi:10.1101/2021.09.09.459659

Sperm Histone H3 Lysine 4 tri-methylation serves as a metabolic sensor of paternal obesity and is associated with the inheritance of metabolic dysfunction

2021· preprint· en· W3200011919 sur OpenAlexafffund
Anne-Sophie Pépin, Christine Lafleur, Romain Lambrot, Vanessa Dumeaux, Sarah Kimmins

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensConcordia UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGénome QuébecMcMaster UniversityMcGill University
Mots-clésEpigenomeBiologyEpigeneticsGeneticsOffspringHistone methylationH3K4me3HistoneSpermHistone H3EndocrinologyDNA methylationPregnancyGenePromoter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective Parental environmental exposures can strongly influence descendant risks for adult disease. How paternal obesity changes the sperm chromatin leading to the acquisition of metabolic disease in offspring remains controversial and ill-defined. The objective of this study was to assess: (1) whether obesity induced by a high-fat diet alters sperm histone methylation; (2) whether paternal obesity can induce metabolic disturbances across generations; (3) whether there could be cumulative damage to the sperm epigenome leading to enhanced metabolic dysfunction in descendants; and (4) whether obesity-sensitive regions associate with embryonic epigenetic and transcriptomic profiles. Using a genetic mouse model of epigenetic inheritance, we investigated the role of histone H3 lysine 4 methylation (H3K4me3) in the paternal transmission of metabolic dysfunction. This transgenic mouse overexpresses the histone demethylase enzyme KDM1A in the developing germline and has an altered sperm epigenome at the level of histone H3K4 methylation. We hypothesized that challenging transgenic sires with a high-fat diet would further erode the sperm epigenome and lead to enhanced metabolic disturbances in the next generations. Methods To assess whether paternal obesity can have inter- or transgenerational impacts, and if so, to identify potential mechanisms of this non-genetic inheritance, we used wildtype C57BL/6NCrl and transgenic males with a pre-existing altered sperm epigenome. To induce obesity, sires were fed either a control or high-fat diet (10% or 60% kcal fat, respectively) for 10-12 weeks, then bred to wildtype C57BL/6NCrl female fed a regular diet. F 1 and F 2 descendants were characterized for metabolic phenotypes by examining the effects of paternal obesity by sex, on body weight, fat mass distribution, the liver transcriptome, intraperitoneal glucose and insulin tolerance tests. To determine whether obesity altered the F 0 sperm chromatin, native chromatin immunoprecipitation-sequencing targeting H3K4me3 was performed. To gain insight into mechanisms of paternal transmission, we compared our sperm H3K4me3 profiles with embryonic and placental chromatin states, histone modification and gene expression profiles. Results Obesity-induced alterations in H3K4me3 occurred at genes implicated in metabolic, inflammatory, and developmental processes. These processes were associated with offspring metabolic dysfunction and corresponded to genes enriched for H3K4me3 in embryos, and overlapped embryonic and placenta gene expression profiles. Transgenerational susceptibility to metabolic disease was only observed when obese F 0 had a pre-existing modified sperm epigenome. This coincided with increased H3K4me3 alterations in sperm and more severe phenotypes affecting their offspring. Conclusions Our data suggest sperm H3K4me3 might serve as a metabolic sensor that connects paternal diet with offspring phenotypes via the placenta. This non-DNA based knowledge of inheritance has the potential to improve our understanding of how environment shapes heritability and may lead to novel routes for the prevention of disease. This study highlights the need to further study the connection between the sperm epigenome, placental development and children’s health.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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