Methylation analysis by targeted bisulfite sequencing in large for gestational age (LGA) newborns: the LARGAN cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 1990, David Barker proposed that prenatal nutrition is directly linked to adult cardiovascular disease. Since then, the relationship between adult cardiovascular risk, metabolic syndrome and birth weight has been widely documented. Here, we used the TruSeq Methyl Capture EPIC platform to compare the methylation patterns in cord blood from large for gestational age (LGA) vs adequate for gestational age (AGA) newborns from the LARGAN cohort. RESULTS: We found 1672 differentially methylated CpGs (DMCs) with a nominal p < 0.05 and 48 differentially methylated regions (DMRs) with a corrected p < 0.05 between the LGA and AGA groups. A systems biology approach identified several biological processes significantly enriched with genes in association with DMCs with FDR < 0.05, including regulation of transcription, regulation of epinephrine secretion, norepinephrine biosynthesis, receptor transactivation, forebrain regionalization and several terms related to kidney and cardiovascular development. Gene ontology analysis of the genes in association with the 48 DMRs identified several significantly enriched biological processes related to kidney development, including mesonephric duct development and nephron tubule development. Furthermore, our dataset identified several DNA methylation markers enriched in gene networks involved in biological pathways and rare diseases of the cardiovascular system, kidneys, and metabolism. CONCLUSIONS: Our study identified several DMCs/DMRs in association with fetal overgrowth. The use of cord blood as a material for the identification of DNA methylation biomarkers gives us the possibility to perform follow-up studies on the same patients as they grow. These studies will not only help us understand how the methylome responds to continuum postnatal growth but also link early alterations of the DNA methylome with later clinical markers of growth and metabolic fitness.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».