DNA Methylation signatures underpinning blood neutrophil to lymphocyte ratio during first week of human life
Notice bibliographique
Résumé
Understanding of newborn immune ontogeny in the first week of life will enable age-appropriate strategies for safeguarding vulnerable newborns against infectious diseases. Here we conducted an observational study exploring the immunological profile of infants longitudinally throughout their first week of life. Our Expanded Program on Immunization - Human Immunology Project Consortium (EPIC-HIPC) studies the epigenetic regulation of systemic immunity using small volumes of peripheral blood samples collected from West African neonates on days of life (DOL) 0, 1, 3, and 7. Genome-wide DNA methylation and single nucleotide polymorphism markers are examined alongside matched transcriptomic and flow cytometric data. Integrative analysis reveals that a core network of transcription factors mediates dynamic shifts in neutrophil-to-lymphocyte ratios (NLR), which are underpinned by cell-type specific methylation patterns in the two cell types. Genetic variants are associated with lower NLRs at birth, and healthy newborns with lower NLRs at birth are more likely to subsequently develop sepsis. These findings provide valuable insights into the early-life determinants of immune system development. Evaluating the immune status of newborns helps recognition of those who are at higher risk for serious infectious diseases. Here authors identify lower, epigenetically inferred, neutrophil-to-lymphocyte ratios during the first week of life as risk factor for sepsis and provide insight into the underpinning epigenetic and transcriptional patterns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».