DNA methylation signatures of youth-onset type 2 diabetes and exposure to maternal diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Youth-onset type 2 diabetes (T2D) is physiologically distinct from adult-onset, but it is not clear how the two diseases differ at a molecular level. In utero exposure to maternal type 2 diabetes (T2D) is known to be a specific risk factor for youth-onset T2D. DNA methylation (DNAm) changes associated with T2D but which differ between youth- and adult-onset might delineate the impacts of T2D development at different ages and could also determine the contribution of exposure to in utero diabetes. METHODS: We performed an epigenome-wide analysis of DNAm on whole blood from 218 youth with T2D and 77 normoglycemic controls from the iCARE (improving renal Complications in Adolescents with type 2 diabetes through REsearch) cohort. Associations were tested using multiple linear regression models while adjusting for maternal diabetes, sex, age, BMI, smoking status, second-hand smoking exposure, cell-type proportions and genetic ancestry. RESULTS: We identified 3830 differentially methylated sites associated with youth T2D onset, of which 3794 were moderately (adjusted p-value < 0.05 and effect size estimate > 0.01) associated and 36 were strongly (adjusted p-value < 0.05 and effect size estimate > 0.05) associated. A total of 3725 of these sites were not previously reported in the EWAS Atlas as associated with T2D, adult obesity or youth obesity. Moreover, three CpGs associated with youth-onset T2D in the PFKFB3 gene were also associated with maternal T2D exposure (FDR < 0.05 and effect size > 0.01). This is the first study to link PFKFB3 and T2D in youth. CONCLUSION: Our findings support that T2D in youth has different impacts on DNAm than adult-onset, and suggests that changes in DNAm could provide an important link between in utero exposure to maternal diabetes and the onset of T2D.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».