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Enregistrement W4280569737 · doi:10.1164/rccm.202108-1907oc

Pulmonary Function and Blood DNA Methylation: A Multiancestry Epigenome-Wide Association Meta-analysis

2022· review· en· W4280569737 sur OpenAlexaff
Mi Kyeong Lee, Tianxiao Huan, Daniel L. McCartney, Geetha Chittoor, Maaike de Vries, Lies Lahousse, Jennifer Nguyen, Jennifer A. Brody, Juan Castillo‐Fernandez, Natalie Terzikhan, Cancan Qi, Roby Joehanes, Josine L. Min, Gordon Smilnak, Jessica R. Shaw, Chen Xi Yang, Elena Colicino, Thanh T. Hoang, Mairead L. Bermingham, Hanfei Xu, Anne E. Justice, Cheng‐Jian Xu, Stephen S. Rich, Simon R. Cox, Judith M. Vonk, Ivana Nedeljković, Nona Sotoodehnia, Pei-Chien Tsai, Joel Schwartz, Janice M. Leung, Sinjini Sikdar, Rosie M. Walker, Sarah E. Harris, Diana A. van der Plaat, David Van Den Berg, Traci M. Bartz, Tim D. Spector, Pantel Vokonas, Riccardo E. Marioni, Adele Taylor, Yongmei Liu, R. Graham Barr, Leslie A. Lange, Andrea Baccarelli, Ma’en Obeidat, Myriam Fornage, Tianyuan Wang, James M. Ward, Alison A. Motsinger‐Reif, Gibran Hemani, Gerard H. Koppelman, Jordana T. Bell, Sina A. Gharib, Guy Brusselle, H. Marike Boezen, Kari E. North, Daniel Levy, Kathryn L. Evans, Josée Dupuis, Charles E. Breeze, Ani Manichaikul, Stephanie J. London

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Heart, Lung, and Blood InstituteEconomic and Social Research CouncilBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilNational Institutes of HealthWellcome Trust
Mots-clésDNA methylationEpigenomeEpigenomicsGenome-wide association studyGeneticsMedicineEpigeneticsGenetic associationBioinformaticsBiologyGeneSingle-nucleotide polymorphismGenotypeGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale Methylation integrates factors present at birth and modifiable across the lifespan that can influence pulmonary function. Studies are limited in scope and replication. Objectives To conduct large-scale epigenome-wide meta-analyses of blood DNA methylation and pulmonary function. Methods Twelve cohorts analyzed associations of methylation at cytosine-phosphate-guanine probes (CpGs), using Illumina 450K or EPIC/850K arrays, with FEV1, FVC, and FEV1/FVC. We performed multiancestry epigenome-wide meta-analyses (total of 17,503 individuals; 14,761 European, 2,549 African, and 193 Hispanic/Latino ancestries) and interpreted results using integrative epigenomics. Measurements and Main Results We identified 1,267 CpGs (1,042 genes) differentially methylated (false discovery rate, <0.025) in relation to FEV1, FVC, or FEV1/FVC, including 1,240 novel and 73 also related to chronic obstructive pulmonary disease (1,787 cases). We found 294 CpGs unique to European or African ancestry and 395 CpGs unique to never or ever smokers. The majority of significant CpGs correlated with nearby gene expression in blood. Findings were enriched in key regulatory elements for gene function, including accessible chromatin elements, in both blood and lung. Sixty-nine implicated genes are targets of investigational or approved drugs. One example novel gene highlighted by integrative epigenomic and druggable target analysis is TNFRSF4. Mendelian randomization and colocalization analyses suggest that epigenome-wide association study signals capture causal regulatory genomic loci. Conclusions We identified numerous novel loci differentially methylated in relation to pulmonary function; few were detected in large genome-wide association studies. Integrative analyses highlight functional relevance and potential therapeutic targets. This comprehensive discovery of potentially modifiable, novel lung function loci expands knowledge gained from genetic studies, providing insights into lung pathogenesis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,016
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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