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Enregistrement W4404363740 · doi:10.1161/circ.150.suppl_1.4140468

Abstract 4140468: Tet Methylcytosine Dioxygenase 2 mutation drives a global hypermethylation signature in patients with pulmonary arterial hypertension resulting in a common T cell phenotype.

2024· article· en· W4404363740 sur OpenAlexaff
Charles C.T. Hindmarch, François Potus, Ruaa Al‐Qazazi, William C. Nichols, Michael W. Pauciulo, Michael J. Rauh, Stephen L. Archer

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePulmonary Hypertension Research and Treatments
Établissements canadiensUniversité LavalQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePulmonary hypertensionPhenotypeMutationDNA methylationDioxygenaseInternal medicineCardiologyGeneticsGeneGene expressionBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Epigenetic changes in gene expression due to DNA methylation regulate pulmonary vascular structure and function. Genetic or acquired alterations in DNA methylation or demethylation promote development of pulmonary arterial hypertension (PAH). However, the DNA methylome signature of human PAH and its transcriptomic consequences are unknown. Methods: Reduced Representation Bisulfite Sequencing was used for epigenome-wide mapping of DNA methylation in whole peripheral blood of 10 healthy people and 20 age/sex matched PAH patients from the PAH Biobank. We used whole-exome sequencing to identify two PAH cohorts, one free of mutations of know PAH-associated gene variants, and a second with mutations of TET2 , a newly identified PAH gene that encodes TET2, which mediates DNA demethylation. Results: Patients carrying TET2 mutations had greater DNA CpG methylation compared to mutation-free PAH patients, who themselves had increased methylation compared to controls. Differentially Methylated Regions (DMR) were more common in patients with PAH with TET2 mutations (1,135 DMR) than without mutations (260 DMR). In a public, blood-derived, PAH transcriptomic dataset, we assayed for transcript downregulation of genes that were hypermethylated in our cohort. 161 TET2 DMRs (38 of which were common to PAH without TET2 mutation) corresponded to downregulated transcripts. Functional analysis of the hypermethylated genes in TET2 patients revealed similar conserved functions, related to T cell differentiation and metabolism. Functional comparison of the 38 hypermethylated genes found in both PAH cohorts and the 161 hypermethylated genes unique to TET2 mutation also revealed regulation of T cell pathways. The most hypermethylated and downregulated genes was transcription factor 7 (TCF7), a regulator of T cell differentiation, which would be predicted to promote inflammation. Conclusion: Pan-chromosomal hypermethylation in PAH is greatest in patients with TET2 mutations. Gene hypermethylation may contribute to hallmarks of PAH, including alterations in immune function, T cell differentiation, and metabolism.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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