Effect of excess weight and insulin resistance on DNA methylation in prepubertal children
Notice bibliographique
Résumé
Epigenetic mechanisms, such as DNA methylation, regulate gene expression and play a role in the development of insulin resistance. This study evaluates how the BMI z-score (BMIz) and the homeostatic model assessment of insulin resistance (HOMA-IR), alone or in combination, relate to clinical outcomes and DNA methylation patterns in prepubertal children. DNA methylation in peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) and clinical outcomes were measured in a cohort of 41 prepubertal children. Children with higher HOMA-IR had higher blood pressure and plasma lactate levels while children with higher BMIz had higher triglycerides levels. Moreover, the DNA methylation analysis demonstrated that a 1 unit increase in the BMIz was associated with a 0.41 (95% CI: 0.29, 0.53) increase in methylation of a CpG near the PPP6R2 gene. This gene is important in the regulation of NF-kB expression. However, there was no strong evidence that the BMIz and the HOMA-IR were synergistically related to any clinical or DNA methylation outcomes. In summary, the results suggest that obesity and insulin resistance may impact metabolic health both independently in prepubertal children. In addition, obesity also has an impact on the DNA methylation of the PPP6R2 gene. This may be a novel underlying starting point for the systemic inflammation associated with obesity and insulin resistance, in this population.
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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 | 0,001 | 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 ».