Maternal epigenetic clocks measured during pregnancy do not predict gestational age at delivery or offspring birth outcomes: a replication study in metropolitan Cebu, Philippines
Notice bibliographique
Résumé
Adverse birth outcomes, such as early gestational age and low birth weight, can have lasting effects on morbidity and mortality, with impacts that persist into adulthood. Identifying the maternal factors that contribute to adverse birth outcomes in the next generation is thus a priority. Epigenetic clocks, which have emerged as powerful tools for quantifying biological aging and various dimensions of physiological dysregulation, hold promise for clarifying relationships between maternal biology and infant health, including the maternal factors or states that predict birth outcomes. Nevertheless, studies exploring the relationship between maternal epigenetic age and birth outcomes remain few. Here, we attempt to replicate a series of analyses previously reported in a US-based sample, using a larger similarly aged sample (n = 296) of participants of a long-running study in the Philippines. New pregnancies were identified prospectively, dried blood spot samples were collected during the third trimester, and information was obtained on gestational age at delivery and offspring weight after birth. Genome-wide DNA methylation was assessed with the Infinium EPIC array. Using a suite of 15 epigenetic clocks, we only found one significant relationship: advanced age on the epigenetic clock trained on leptin predicted a significantly earlier gestational age at delivery (β = - 0.15, p = 0.009). Of the other 29 relationships tested predicting gestational age and offspring birth weight, none were statistically significant. In this sample of Filipino women, epigenetic clocks capturing multiple dimensions of biology and health do not predict birth outcomes in offspring.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».