The role of dynamic DNA methylation in liver transplant rejection in children
Notice bibliographique
Résumé
Background Transcriptional regulation of liver transplant (LT) rejection may reveal novel predictive and therapeutic targets. Purpose To test the role of differential DNA methylation in children with biopsy-proven acute cellular rejection (rejectors, R) after LT. Methods Paired peripheral blood DNA samples were obtained before and after LT from 17 children, including 4R and 13 non-rejector (NR), and assayed with MethylC capture sequencing (MCC-Seq) approach covering 5 million CpGs in immune-cell specific regulatory elements. Differentially methylated CpGs (DMCs) were identified using generalized linear regression models adjusting for sex and age and merged into differentially methylated regions (DMR) comprising 3 or more DMCs. Results Contrasting R vs NR, we identified 2238 DMCs in post-LT and 2620 DMCs in pre-LT samples, which clustered in 216 and 282 DMRs respectively. DMCs associated with R were enriched in enhancers and depleted in promoters. The proportion of hypomethylated versus hypermethylated DMRs increased from 22% to 48% (p<0.0001) in pre-LT vs. post-LT DMCs, respectively. The highest-ranked biological processes enriched in post-LT DMCs were antigen processing and presentation via MHC class I, MHC class I complex, and peptide binding (p<7.92E-17), respectively. Top-ranked DMRs mapped to genes which mediate B-cell receptor signaling ( ADAP1 ) or regulate several immune cells (ARRB2) (p<3.75E-08). DMRs in MHC class I genes were enriched for SNPs which bind TFs, affect gene expression and splicing, or alter peptide-binding amino acid sequences. Conclusions Dynamic methylation in distal regulatory regions reveals known transplant-relevant MHC-dependent rejection pathways, and identifies novel loci for future mechanistic evaluations in pediatric transplant subcohorts.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».