Technical variability across the 450K, EPICv1, and EPICv2 DNA methylation arrays: lessons learned for clinical and longitudinal studies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
DNA methylation (DNAm) is the most commonly measured epigenetic mechanism in human populations, with most studies using Illumina arrays to assess DNAm levels. In 2023, Illumina updated their DNAm arrays to the EPIC version 2 (EPICv2), building on prior iterations, namely the EPIC version 1 (EPICv1) and 450K arrays. Whether DNAm measurements are stable across these three generations of arrays has yet not been investigated, limiting the ability of researchers-especially those with longitudinal data-to compare and replicate results across arrays. Here, we present results from a study of 30 child participants (15 male; 15 female) from the Drakenstein Child Health Study, who had DNAm measured on all three of the latest arrays: 450K, EPICv1, and EPICv2. Using these data, we created an annotation of probe quality across arrays, which includes the intraclass correlations, interquartile ranges, correlations, and array bias (i.e., the extent to which DNAm levels were explained by array type) of all CpGs. We also present results from an analysis of sex differences, where we found that CpGs with lower replicability across arrays had higher array-based variance, suggesting this variance metric help guide replication efforts. We also showed that epigenetic age estimates across arrays were more stable when using the principal component versions of epigenetic clocks. Ultimately, this collection of results provides a framework for investigating the replicability and longitudinal stability of epigenetic changes across multiple versions of Illumina DNAm arrays.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle