Maternal age is related to offspring <scp>DNA</scp> methylation: A meta‐analysis of results from the <scp>PACE</scp> consortium
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Worldwide trends to delay childbearing have increased parental ages at birth. Older parental age may harm offspring health, but mechanisms remain unclear. Alterations in offspring DNA methylation (DNAm) patterns could play a role as aging has been associated with methylation changes in gametes of older individuals. We meta‐analyzed epigenome‐wide associations of parental age with offspring blood DNAm of over 9500 newborns and 2000 children (5–10 years old) from the Pregnancy and Childhood Epigenetics consortium. In newborns, we identified 33 CpG sites in 13 loci with DNAm associated with maternal age (P FDR < 0.05). Eight of these CpGs were located near/in the MTNR1B gene, coding for a melatonin receptor. Regional analysis identified them together as a differentially methylated region consisting of 9 CpGs in/near MTNR1B , at which higher DNAm was associated with greater maternal age (P FDR = 6.92 × 10 −8 ) in newborns. In childhood blood samples, these differences in blood DNAm of MTNR1B CpGs were nominally significant ( p < 0.05) and retained the same positive direction, suggesting persistence of associations. Maternal age was also positively associated with higher DNA methylation at three CpGs in RTEL1‐TNFRSF6B at birth (P FDR < 0.05) and nominally in childhood ( p < 0.0001). Of the remaining 10 CpGs also persistent in childhood, methylation at cg26709300 in YPEL3/BOLA2B in external data was associated with expression of ITGAL , an immune regulator. While further study is needed to establish causality, particularly due to the small effect sizes observed, our results potentially support offspring DNAm as a mechanism underlying associations of maternal age with child health.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».