Evaluation of a DNA methylation-based measure of chronic inflammation in two generations of adults in metropolitan Cebu, Philippines
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objectives Proxy measures of chronic inflammation derived from DNA methylation (DNAm) data have emerged as promising predictors of cardiometabolic disease risk in high income countries. This study investigates the performance of a recently validated DNAm-based measure of C-reactive protein (DNAm-CRP) in two generations of adults in the Philippines to evaluate its utility in lower and middle income settings experiencing high levels of endemic infections as well as rising rates of chronic degenerative diseases. Methods DNAm-CRP was calculated from 1,468 CpG sites on the Infinium MethylationEPIC v1.0 array applied to genomic DNA from leukocytes in young adults (N=1,665; 20-22 years) and older women (N=1,070; 35-68 years). C-reactive protein was determined in plasma using a high sensitivity immunoturbidimetric assay. Pearson correlation and least squares regression were implemented to evaluate the strength of association between DNAm-CRP and plasma CRP, and to investigate patterns of association between DNAm-CRP and established predictors of chronic inflammation. Results For younger adults, the correlation between DNAm-CRP and log-transformed CRP was 0.41, and DNAm-CRP explained 17.2% of the variance in CRP. For older women, the correlation was 0.47, with 22.7% explained variance in CRP. For both cohorts larger waist circumference was associated with higher DNAm-CRP. The presence of infectious symptoms at the time of blood collection and leukocyte composition were both significant predictors of DNAm-CRP. Conclusions In two generations of adults in the Philippines, we document strong correlations between DNAm-CRP and plasma CRP. DNAm-CRP may be a useful tool for research on chronic inflammation across a range of epidemiological and ecological settings globally, but future applications should consider how recent infections and the distribution of leukocyte subsets may confound or mediate associations of interest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».