Development and validation of an epigenetic signature of allostatic load
Notice bibliographique
Résumé
The allostatic load (AL) concept measures physiological dysregulation in response to internal and external stressors that accumulate across the life course. AL has been consistently linked to chronic disease risk across studies. However, there is considerable variation in its operationalization. In the present study, DNA methylation (DNAm) data (using the Illumina Infinium MethylationEPIC BeadChip array) from the Swiss Kidney Project on Genes in Hypertension (SKIPOGH) cohort, a Swiss-based family cohort study, were used in a discovery epigenome-wide association study to identify cytosine-guanine nucleotide sites associated with phenotypic measures of AL. Elastic net linear regression models were used to estimate an epigenetic signature of AL (methAL), including an Illumina HumanMethylation450K (HM450K) assay-compatible signature (methALT). The methALT signature was validated in the 1936 Lothian Birth Cohort (LBC1936), population-based prospective cohort study. We found that the methAL signature was positively associated with the clinical phenotype of AL in both the SKIPOGH (R2 = 0.59) and LBC1936 (R2 = 0.16) cohorts. In the validation cohort, a one standard deviation increase in methALT signature was associated with 25% higher odds of reported history of cardiovascular disease (CVD) (odd ratio [OR] = 1.25, 95% confidence interval [CI] = 1.05-1.50), and a nearly two-fold increase in all-cause mortality rate at the beginning of follow-up (hazard ratio = 1.68, 95% CI = 1.33-2.13) when adjusting for all potential confounders. In conclusion, the epigenetic signature for AL not only correlated well with phenotype-based AL scores but also exhibited a stronger association with the history of CVD and all-cause mortality compared with AL scores. The methAL signature could help assuage issues of comparison across studies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».