Genome-wide search identified DNA methylation sites that regulate the metabolome
Notice bibliographique
Résumé
Background: Identifying DNA methylation sites that regulate the metabolome is important for several purposes. In this study, publicly available GWAS data were integrated to find methylation sites that impact metabolome through a discovery and replication scheme and by using Mendelian randomization. Results: The outcome of analyses revealed 107 methylation sites associated with 84 metabolites at the genome-wide significance level ( p <5e −8 ) at both the discovery and replication stages. A large percentage of the observed associations (85%) were with lipids, significantly higher than expected ( p = 0.0003). A number of CpG (methylation) sites showed specificity e.g., cg20133200 within PFKP was associated with glucose only and cg10760299 within GATM impacted the level of creatinine; in contrast, there were sites associated with numerous metabolites e.g., cg20102877 on the 2p23.3 region was associated with 39 metabolites. Integrating transcriptome data enabled identifying genes (N = 82) mediating the impact of methylation sites on the metabolome and cardiometabolic traits. For example, PABPC4 mediated the impact of cg15123755-HDL on type-2 diabetes. KCNK7 mediated the impact of cg21033440-lipids on hypertension. POC5, ILRUN, FDFT1, and NEIL2 mediated the impact of CpG sites on obesity through metabolic pathways. Conclusion: This study provides a catalog of DNA methylation sites that regulate the metabolome for downstream applications.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».