DNA methylation signatures in human neonatal blood following maternal antenatal corticosteroid treatment
Notice bibliographique
Résumé
Antenatal corticosteroids (ACS) are used to treat women at risk of preterm birth to improve neonatal survival. Though affected children may be at long-term risk of neurobehavioural disorders, the driving mechanisms remain unknown. Animal studies have shown that ACS exposure can lead to overlapping changes in DNA methylation between the blood and the brain, identifying gene pathways for neurodevelopment, which highlights the potential to examine peripheral blood as a surrogate for inaccessible human brain tissue. We hypothesized that differential methylation will be identified in blood of term-born neonates following ACS. Mother-infant dyads that received ACS were retrospectively identified through the Ontario Birth Study at Sinai Health Complex and matched to untreated controls for maternal age, BMI, parity and foetal sex (n = 14/group). Genome-wide methylation differences were examined at single-nucleotide resolution in DNA extracted from dried bloodspot cards using reduced representative bisulfite sequencing approaches. 505 differentially methylated CpG sites (DMCs) were identified, wherein 231 were hypermethylated and 274 were hypomethylated. These sites were annotated to 219 genes, of which USP48, SH3PXD2A, NTM, CAMK2N2, MAP6D1 were five of the top ten genes with known neurological function. Collectively, the set of hypermethylated genes were enriched for pathways of transcription regulation, while pathways of proteasome activity were enriched among the set of hypomethylated genes. This study is the first to identify DNA methylation changes in human neonatal blood following ACS. Understanding the epigenetic changes that occur in response to ACS will support future investigations to delineate the effects of prenatal glucocorticoid exposure on human development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».