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Enregistrement W4313643069 · doi:10.1186/s13072-022-00477-0

Who’s afraid of the X? Incorporating the X and Y chromosomes into the analysis of DNA methylation array data

2023· article· en· W4313643069 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEpigenetics & Chromatin · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBC Children's Hospital
Mots-clésBiologyEpigenomeGeneticsDNA methylationNormalization (sociology)Y chromosomeX chromosomeChromosomeComputational biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many human disease phenotypes manifest differently by sex, making the development of methods for incorporating X and Y-chromosome data into analyses vital. Unfortunately, X and Y chromosome data are frequently excluded from large-scale analyses of the human genome and epigenome due to analytical complexity associated with sex chromosome dosage differences between XX and XY individuals, and the impact of X-chromosome inactivation (XCI) on the epigenome. As such, little attention has been given to considering the methods by which sex chromosome data may be included in analyses of DNA methylation (DNAme) array data. RESULTS: With Illumina Infinium HumanMethylation450 DNAme array data from 634 placental samples, we investigated the effects of probe filtering, normalization, and batch correction on DNAme data from the X and Y chromosomes. Processing steps were evaluated in both mixed-sex and sex-stratified subsets of the analysis cohort to identify whether including both sexes impacted processing results. We found that identification of probes that have a high detection p-value, or that are non-variable, should be performed in sex-stratified data subsets to avoid over- and under-estimation of the quantity of probes eligible for removal, respectively. All normalization techniques investigated returned X and Y DNAme data that were highly correlated with the raw data from the same samples. We found no difference in batch correction results after application to mixed-sex or sex-stratified cohorts. Additionally, we identify two analytical methods suitable for XY chromosome data, the choice between which should be guided by the research question of interest, and we performed a proof-of-concept analysis studying differential DNAme on the X and Y chromosome in the context of placental acute chorioamnionitis. Finally, we provide an annotation of probe types that may be desirable to filter in X and Y chromosome analyses, including probes in repetitive elements, the X-transposed region, and cancer-testis gene promoters. CONCLUSION: While there may be no single "best" approach for analyzing DNAme array data from the X and Y chromosome, analysts must consider key factors during processing and analysis of sex chromosome data to accommodate the underlying biology of these chromosomes, and the technical limitations of DNA methylation arrays.

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.

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 enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,263 · 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