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Enregistrement W4405988748 · doi:10.1159/000543372

Exploring Differentially Methylated Genes among Preterm Birth and Full-Term Birth

2025· article· en· W4405988748 sur OpenAlexaff
Aleem Razzaq, Razan Elkahlout, Gheyath K. Nasrallah, F. Ibrahim, Muthanna Samara, Hatem Zayed, Palli Valapila Abdulrouf, Rana Al‐Jurf, Ahmed Najjar, Thomas J. Farrell, M. Walid Qoronfleh, Hilal Al Rifai, Nader Al‐Dewik

Notice bibliographique

RevueLifestyle Genomics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePreterm Birth and Chorioamnionitis
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy Research
Organismes subventionnairesQatar National LibraryQatar National Research FundFonds National de la Recherche LuxembourgQatar Foundation
Mots-clésDNA methylationEpigeneticsCpG siteMethylationDifferentially methylated regionsFetusBiologyGeneCord bloodAndrologyBiomarkerPhysiologyImmunologyGeneticsMedicineGene expressionPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Preterm birth (PTB) is a major contributor to neonatal morbidity and mortality. DNA methylation plays a critical role in fetal development and may serve as an epigenetic biomarker for PTB. However, few epigenetic studies have investigated PTB-specific DNA methylation changes. This study aimed to identify epigenetic differences between PTB and term birth (TB) infants. METHODS: A total of 218 cord blood samples from three independent PTB studies were analyzed to identify epigenetic differences between PTB and TB infants. Differential methylation analysis was conducted while adjusting for key covariates, including gestational age, sex, and disease status. Differentially methylated regions (DMRs) (genes and promoters) and differentially methylated sites (DMSs) (CpG sites) were assessed for significant methylation differences between the two groups. RESULTS: In PTB infants, several genes, including RNASE3, HGF, CLEC5A, LIPN, NXF1, and CCDC12 showed significant hypermethylation (p < 0.05), while the MUC20 and IFNL4 genes showed significant hypomethylation (p < 0.05). The eForge analysis revealed that hypermethylated (p < 0.05) CpG sites were significantly enriched in different fetal tissues such as the small and large intestines, adrenal gland, fetal heart, lungs, and kidney, whereas hypomethylated CpGs showed no significant enrichment. Gene ontology analysis indicated that differentially methylated genes were primarily involved in immune response regulation. Notably, S100A9 and S100A8 genes, which play crucial roles in neonatal immune function and sepsis risk, were hypermethylated (p < 0.05) in PTB infants. CONCLUSION: This study identified PTB-associated DNA methylation changes in immune-related genes, suggesting their potential epigenetic biomarkers for PTB. These findings enhance our understanding of PTB pathogenesis and may contribute to the development of novel diagnostic and therapeutic strategies.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,218 · 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.

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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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