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Enregistrement W4311052269 · doi:10.3390/biomedicines10123094

The Blood DNA Methylation Clock GrimAge Is a Robust Surrogate for Airway Epithelia Aging

2022· article· en· W4311052269 sur OpenAlexafffund
Ana I. Hernández Cordero, Chen Xi Yang, Xuan Li, Julia Yang, Tawimas Shaipanich, Julie L. MacIsaac, David Lin, Michael S. Kobor, Steve Horvath, S. F. Paul Man, Don D. Sin, Janice M. Leung

Notice bibliographique

RevueBiomedicines · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesInstitute of Circulatory and Respiratory HealthCanadian Institutes of Health ResearchBritish Columbia Lung Association
Mots-clésEpigeneticsDNA methylationCOPDAirwayPulmonary diseaseMethylationBiologyMedicineBioinformaticsDNAInternal medicineGeneticsGeneGene expressionAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One key feature of Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) is that its prevalence increases exponentially with age. DNA methylation clocks have become powerful biomarkers to detect accelerated aging in a variety of diseases and can help prognose outcomes in severe COPD. This study investigated which DNA methylation clock could best reflect airway epigenetic age when used in more accessible blood samples. Our analyses showed that out of six DNA methylation clocks investigated, DNAmGrimAge demonstrated the strongest correlation and the smallest difference between the airway epithelium and blood. Our findings suggests that blood DNAmGrimAge accurately reflects airway epigenetic age of individuals and that its elevation is highly associated with COPD.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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