Perspectives and challenges of epigenetic determinants of childhood obesity: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
The tremendous increase in childhood obesity prevalence over the last few decades cannot merely be explained by genetics and evolutionary changes in the genome, implying that gene-environment interactions, such as epigenetic modifications, likely play a major role. This systematic review aims to summarize the evidence of the association between epigenetics and childhood obesity. A literature search was performed via PubMed and Scopus engines using a combination of terms related to epigenetics and pediatric obesity. Articles studying the association between epigenetic mechanisms (including DNA methylation and hydroxymethylation, non-coding RNAs, and chromatin and histones modification) and obesity and/or overweight (or any related anthropometric parameters) in children (0-18 years) were included. The risk of bias was assessed with a modified Newcastle-Ottawa scale for non-randomized studies. One hundred twenty-one studies explored epigenetic changes related to childhood obesity. DNA methylation was the most widely investigated mechanism (N = 101 studies), followed by non-coding RNAs (N = 19 studies) with evidence suggestive of an association with childhood obesity for DNA methylation of specific genes and microRNAs (miRNAs). One study, focusing on histones modification, was identified. Heterogeneity of findings may have hindered more insights into the epigenetic changes related to childhood obesity. Gaps and challenges that future research should face are herein described.
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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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».