Epigenetic alterations in patients with anorexia nervosa—a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Anorexia nervosa (AN) is a complex metabolic and psychological disorder that is influenced by both heritable genetic components and environmental factors. Exposure to various environmental influences can lead to epigenetically induced changes in gene expression. Epigenetic research in AN is still in its infancy, and studies to date are limited in determining clear, valid links to disease onset and progression are limited. Therefore, the aim of this systematic review was to compile and critically evaluate the available results of epigenetic studies specifically in AN and to provide recommendations for future studies. In accordance with the PRISMA guidelines, a systematic literature search was performed in three different databases (PubMed, Embase, and Web of Science) through May 2023. Twenty-three original papers or conference abstracts on epigenetic studies in AN were collected. Epigenome-wide association studies (EWASs), which analyze DNA methylation across the genome in patients with AN and identify potential disease-relevant changes in promoter/regulatory regions of genes, are the most promising for future research. To date, five EWASs on AN have been published, suggesting a potential reversibility of malnutrition-induced epigenetic changes once patients recover. Hence, determining differential DNA methylation levels could serve as a biomarker for disease status or early diagnosis and might be involved in disease progression or chronification. For future research, EWASs with a larger sample size, longitudinal study design and uniform methods should be performed to contribute to the understanding of the pathophysiology of AN, the development of individual interventions and a better prognosis for affected patients.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».