Epigenome-wide contributions to individual differences in childhood phenotypes: a GREML approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background DNA methylation is an epigenetic mechanism involved in human development. Numerous epigenome-wide association studies (EWAS) have investigated the associations of DNA methylation at single CpG sites with childhood outcomes. However, the overall contribution of DNA methylation across the genome ( R 2 Methylation ) towards childhood phenotypes is unknown. An estimate of R 2 Methylation would provide context regarding the importance of DNA methylation explaining variance in health outcomes. We therefore estimated the variance explained by epigenome-wide cord blood methylation ( R 2 Methylation ) for five childhood phenotypes: gestational age, birth weight, and body mass index (BMI), IQ and ADHD symptoms at school age. We adapted a genome-based restricted maximum likelihood (GREML) approach with cross-validation (CV) to DNA methylation data and applied it in two population-based birth cohorts: ALSPAC ( n = 775) and Generation R ( n = 1382). Results Using information from > 470,000 autosomal probes we estimated that DNA methylation at birth explains 32% (SD CV = 0.06) of gestational age variance and 5% (SD CV = 0.02) of birth weight variance. The R 2 Methylation estimates for BMI, IQ and ADHD symptoms at school age estimates were near 0% across almost all cross-validation iterations. Conclusions The results suggest that cord blood methylation explains a moderate degree of variance in gestational age and birth weight, in line with the success of previous EWAS in identifying numerous CpG sites associated with these phenotypes. In contrast, we could not obtain a reliable estimate for school-age BMI, IQ and ADHD symptoms. This may reflect a null bias due to insufficient sample size to detect variance explained in more weakly associated phenotypes, although the true R 2 Methylation for these phenotypes is likely below that of gestational age and birth weight when using DNA methylation at birth.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle