Multi-omic brain and behavioral correlates of cell-free fetal DNA methylation in macaque maternal obesity models
Notice bibliographique
Résumé
Maternal obesity during pregnancy is associated with neurodevelopmental disorder (NDD) risk. We utilized integrative multi-omics to examine maternal obesity effects on offspring neurodevelopment in rhesus macaques by comparison to lean controls and two interventions. Differentially methylated regions (DMRs) from longitudinal maternal blood-derived cell-free fetal DNA (cffDNA) significantly overlapped with DMRs from infant brain. The DMRs were enriched for neurodevelopmental functions, methylation-sensitive developmental transcription factor motifs, and human NDD DMRs identified from brain and placenta. Brain and cffDNA methylation levels from a large region overlapping mir-663 correlated with maternal obesity, metabolic and immune markers, and infant behavior. A DUX4 hippocampal co-methylation network correlated with maternal obesity, infant behavior, infant hippocampal lipidomic and metabolomic profiles, and maternal blood measurements of DUX4 cffDNA methylation, cytokines, and metabolites. We conclude that in this model, maternal obesity was associated with changes in the infant brain and behavior, and these differences were detectable in pregnancy through integrative analyses of cffDNA methylation with immune and metabolic factors.
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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 | 0,000 |
| 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 ».