DNA Methylation of Birthweight–Blood Pressure Genes and Changes of Blood Pressure in Response to Weight-Loss Diets in the POUNDS Lost Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: DNA methylation (DNAm) may play a critical role in bridging prenatal adverse events and cardiometabolic disorders including hypertension in later life. Methods: We included 672 adult participants with overweight or obesity, who participated in a 2-year randomized weight-loss dietary intervention study. We defined the regional DNAm levels as the average methylation level of 5’-cytosine-phosphate-guanine-3’ within 500 bp of LINC00319 (cg01820192), ATP2B1 (cg00508575), and LMNA (cg12593793), respectively. Generalized linear regression models were used to assess the association between the regional DNAm and 2-year blood pressure changes. Trajectory analysis was used to identify subgroups that shared a similar underlying trajectory of 2-year blood pressure changes. Results: The regional DNAm at LINC00319 , showed significantly different associations with 2-year changes in systolic blood pressure and diastolic blood pressure among participants assigned to low- or high-fat diets ( P for interaction<0.05 for all). In response to the low-fat diet, per SD higher regional DNAm at LINC00319 was associated with greater reductions in both 2-year changes in systolic blood pressure (β, −1.481; P =0.020) and diastolic blood pressure (β, −1.096; P =0.009). Three trajectories of changes in systolic blood pressure or diastolic blood pressure were identified, and participants with higher regional DNAm at LINC00319 were more likely to experience and maintain decreased systolic blood pressure and diastolic blood pressure (odds ratio of being in decrease-stable versus stable [95% CI], 1.542 [1.146–2.076] and 1.463 [1.125–1.902]). Conclusions: Our findings suggest that DNAm could be a metabolic memory bridging early and later life, and an indicator of more benefits from eating a low-fat weight-loss diet.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».