Epigenome-wide meta-analysis of prenatal vitamin D insufficiency and cord blood DNA methylation
Notice bibliographique
Résumé
Low maternal vitamin D concentrations during pregnancy have been associated with a range of offspring health outcomes. DNA methylation is one mechanism by which the maternal vitamin D status during pregnancy could impact offspring’s health in later life. We aimed to evaluate whether maternal vitamin D insufficiency during pregnancy was conditionally associated with DNA methylation in the offspring cord blood. Maternal vitamin D insufficiency (plasma 25-hydroxy vitamin D ≤ 75 nmol/L) during pregnancy and offspring cord blood DNA methylation, assessed using Illumina Infinium 450k or Illumina EPIC Beadchip, was collected for 3738 mother–child pairs in 7 cohorts as part of the Pregnancy and Childhood Epigenetics (PACE) consortium. Associations between maternal vitamin D and offspring DNA methylation, adjusted for fetal sex, maternal smoking, maternal age, maternal pre-pregnancy or early pregnancy BMI, maternal education, gestational age at measurement of 25(OH)D, parity, and cell type composition, were estimated using robust linear regression in each cohort, and a fixed-effects meta-analysis was conducted. The prevalence of vitamin D insufficiency ranged from 44.3% to 78.5% across cohorts. Across 364,678 CpG sites, none were associated with maternal vitamin D insufficiency at an epigenome-wide significant level after correcting for multiple testing using Bonferroni correction or a less conservative Benjamini–Hochberg False Discovery Rate approach (FDR, p > 0.05). In this epigenome-wide association study, we did not find convincing evidence of a conditional association of vitamin D insufficiency with offspring DNA methylation at any measured CpG site.
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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) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».