Epigenetic signature of chronic low back pain in human T cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: Determine if chronic low back pain (LBP) is associated with DNA methylation signatures in human T cells that will reveal novel mechanisms and potential therapeutic targets and explore the feasibility of epigenetic diagnostic markers for pain-related pathophysiology. Methods: Genome-wide DNA methylation analysis of 850,000 CpG sites in women and men with chronic LBP and pain-free controls was performed. T cells were isolated ( discovery cohort, n = 32) and used to identify differentially methylated CpG sites, and gene ontologies and molecular pathways were identified. A polygenic DNA methylation score for LBP was generated in both women and men. Validation was performed in an independent cohort ( validation cohort, n = 63) of chronic LBP and healthy controls. Results: Analysis with the discovery cohort revealed a total of 2,496 and 419 differentially methylated CpGs in women and men, respectively. In women, most of these sites were hypomethylated and enriched in genes with functions in the extracellular matrix, in the immune system (ie, cytokines), or in epigenetic processes. In men, a unique chronic LBP DNA methylation signature was identified characterized by significant enrichment for genes from the major histocompatibility complex. Sex-specific polygenic DNA methylation scores were generated to estimate the pain status of each individual and confirmed in the validation cohort using pyrosequencing. Conclusion: This study reveals sex-specific DNA methylation signatures in human T cells that discriminates chronic LBP participants from healthy controls.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».