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Enregistrement W4306168738 · doi:10.1097/txd.0000000000001394

The Role of Dynamic DNA Methylation in Liver Transplant Rejection in Children

2022· article· en· W4306168738 sur OpenAlexaff
Mylarappa Ningappa, Xiaojian Shao, Chethan Ashokkumar, Qingyong Xu, Adriana Zeevi, Elin Grundberg, Tomi Pastinen, Rakesh Sindhi

Notice bibliographique

RevueTransplantation Direct · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Transplantation Techniques and Outcomes
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDifferentially methylated regionsDNA methylationEpigeneticsMethylationMajor histocompatibility complexPromoterBiologyMHC class ISingle-nucleotide polymorphismGeneMolecular biologyGeneticsMedicineImmunologyGene expressionGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Transcriptional regulation of liver transplant (LT) rejection may reveal novel predictive and therapeutic targets. The purpose of this article is to test the role of differential DNA methylation in children with biopsy-proven acute cellular rejection after LT. Methods. Paired peripheral blood DNA samples were obtained before and after LT from 17 children, including 4 rejectors (Rs) and 13 nonrejectors (NRs), and assayed with MethylC capture sequencing approach covering 5 million CpGs in immune-cell–specific regulatory elements. Differentially methylated CpGs (DMCs) were identified using generalized linear regression models adjusting for sex and age and merged into differentially methylated regions (DMRs) comprising 3 or more DMCs. Results. Contrasting Rs versus NRs, we identified 2238 DMCs in post-LT and 2620 DMCs in pre-LT samples, which clustered in 216 and 282 DMRs, respectively. DMCs associated with R were enriched in enhancers and depleted in promoters. Among DMRs, the proportion of hypomethylated DMRs increased from 61/282 (22%) in pre-LT to 103/216 (48%, P < 0.0001) in post-LT samples. The highest-ranked biological processes enriched in post-LT DMCs were antigen processing and presentation via major histocompatibility complex (MHC) class I, MHC class I complex, and peptide binding ( P < 7.92 × 10 −17 ), respectively. Top-ranked DMRs mapped to genes that mediate B-cell receptor signaling ( ADAP1 ) or regulate several immune cells (ARRB2 ) ( P < 3.75 × 10 −08 ). DMRs in MHC class I genes were enriched for single nucleotide polymorphisms (SNPs), which bind transcription factors, affect gene expression and splicing, or alter peptide-binding amino acid sequences. Conclusions. Dynamic methylation in distal regulatory regions reveals known transplant-relevant MHC-dependent rejection pathways and identifies novel loci for future mechanistic evaluations in pediatric transplant subcohorts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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