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Enregistrement W4294991866 · doi:10.1111/cea.14223

The role of epigenetics in multi‐generational transmission of asthma: An <scp>NIAID</scp> workshop report‐based narrative review

2022· review· en· W4294991866 sur OpenAlexaff
Lisa M. Wheatley, John W. Holloway, Cecilie Svanes, Malcolm R. Sears, Carrie V. Breton, Alexey V. Fedulov, Eric Nilsson, Donata Vercelli, Hongmei Zhang, Alkis Togias, Syed Hasan Arshad

Notice bibliographique

RevueClinical & Experimental Allergy · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteDivision of Intramural Research, National Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésNarrativeEpigeneticsAsthmaNarrative reviewTransmission (telecommunications)ImmunologyMedicinePsychologyComputational biologyGeneticsBiologyComputer scienceIntensive care medicineGeneTelecommunicationsLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is mounting evidence that environmental exposures can result in effects on health that can be transmitted across generations, without the need for a direct exposure to the original factor, for example, the effect of grandparental smoking on grandchildren. Hence, an individual's health should be investigated with the knowledge of cross-generational influences. Epigenetic factors are molecular factors or processes that regulate genome activity and may impact cross-generational effects. Epigenetic transgenerational inheritance has been demonstrated in plants and animals, but the presence and extent of this process in humans are currently being investigated. Experimental data in animals support transmission of asthma risk across generations from a single exposure to the deleterious factor and suggest that the nature of this transmission is in part due to changes in DNA methylation, the most studied epigenetic process. The association of father's prepuberty exposure with offspring risk of asthma and lung function deficit may also be mediated by epigenetic processes. Multi-generational birth cohorts are ideal to investigate the presence and impact of transfer of disease susceptibility across generations and underlying mechanisms. However, multi-generational studies require recruitment and assessment of participants over several decades. Investigation of adult multi-generation cohorts is less resource intensive but run the risk of recall bias. Statistical analysis is challenging given varying degrees of longitudinal and hierarchical data but path analyses, structural equation modelling and multilevel modelling can be employed, and directed networks addressing longitudinal effects deserve exploration as an effort to study causal pathways.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeSans objet
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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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