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Enregistrement W4403645575 · doi:10.1038/s41398-024-03148-8

Association between maternal perinatal stress and depression and infant DNA methylation in the first year of life

2024· article· en· W4403645575 sur OpenAlexafffundabout
Sarina Abrishamcar, Beryl C. Zhuang, Mara Thomas, Nicole Gladish, Julia L. MacIsaac, Meaghan J. Jones, Elinor Simons, Theo J. Moraes, Piush J. Mandhane, Jeffrey R. Brook, Padmaja Subbarao, Stuart E. Turvey, Edith Chen, Gregory E. Miller, Michael S. Kobor, Anke Hüls

Notice bibliographique

RevueTranslational Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of AlbertaUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of ManitobaUniversity of TorontoBC Children's HospitalBritish Columbia Centre of Excellence for Women's HealthPublic Health OntarioHospital for Sick ChildrenUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesCanadian Institutes of Health ResearchAllerGen
Mots-clésDNA methylationAssociation (psychology)Depression (economics)PsychologyPsychiatrySchizophrenia (object-oriented programming)MedicineClinical psychologyGeneticsBiologyPsychotherapistGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maternal stress and depression during pregnancy and the first year of the infant's life affect a large percentage of mothers. Maternal stress and depression have been associated with adverse fetal and childhood outcomes as well as differential child DNA methylation (DNAm). However, the biological mechanisms connecting maternal stress and depression to poor health outcomes in children are still largely unknown. Here we aim to determine whether prenatal stress and depression are associated with differences in cord blood mononuclear cell DNAm (CBMC-DNAm) in newborns (n = 119) and whether postnatal stress and depression are associated with differences in peripheral blood mononuclear cell DNAm (PBMC-DNAm) in children of 12 months of age (n = 113) from the Canadian Healthy Infant Longitudinal Development (CHILD) cohort. Stress was measured using the 10-item Perceived Stress Scale (PSS) and depression was measured using the 20-item Center for Epidemiologic Studies Depression Questionnaire (CESD). Both stress and depression were measured longitudinally at 18 weeks and 36 weeks of pregnancy and six months and 12 months postpartum. We conducted epigenome-wide association studies (EWAS) using robust linear regression followed by a sensitivity analysis in which we bias-adjusted for inflation and unmeasured confounding using the bacon and cate methods. To quantify the cumulative effect of maternal stress and depression, we created composite prenatal and postnatal adversity scores. We identified a significant association between prenatal stress and differential CBMC-DNAm at 8 CpG sites and between prenatal depression and differential CBMC-DNAm at 2 CpG sites. Additionally, we identified a significant association between postnatal stress and differential PBMC-DNAm at 8 CpG sites and between postnatal depression and differential PBMC-DNAm at 11 CpG sites. Using our composite scores, we further identified 2 CpG sites significantly associated with prenatal adversity and 7 CpG sites significantly associated with postnatal adversity. Several of the associated genes, including PLAGL1, HYMAI, BRD2, and ERC2 have been implicated in adverse fetal outcomes and neuropsychiatric disorders. These data further support the finding that differential DNAm may play a role in the relationship between maternal mental health and child health.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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