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 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 | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».