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Enregistrement W4409408387 · doi:10.1186/s13073-025-01451-7

Epigenetic timing effects on child developmental outcomes: a longitudinal meta-regression of findings from the Pregnancy And Childhood Epigenetics Consortium

2025· review· en· W4409408387 sur OpenAlexaff
Alexander Neumann, Sara Sammallahti, Marta Cosín‐Tomás, Sarah E. Reese, Matthew Suderman, Silvia Alemany, Catarina Almqvist, Sandra Andrušaitytė, Syed Hasan Arshad, Marian J. Bakermans‐Kranenburg, Lawrence J. Beilin, Carrie V. Breton, Mariona Bustamante, Darina Czamara, Dana Dabelea, Celeste Eng, Brenda Eskenazi, Bernard F. Fuemmeler, Frank D. Gilliland, Regina Gražulevičienė, Siri E. Håberg, Gunda Herberth, Nina Holland, Amy Hough, Donglei Hu, Karen Huen, Anke Hüls, Marjo‐Riitta Järvelin, Jianping Jin, Jordi Júlvez, Berthold Koletzko, Gerard H. Koppelman, Inger Kull, Xueling Lu, Léa Maître, Dan Mason, Erik Melén, Simon Kebede Merid, Peter L. Molloy, Trevor A. Mori, Rosa H. Mulder, Christian M. Page, Rebecca C. Richmond, Stefan Röder, Jason P. Ross, Laura Schellhas, Sylvain Sebért, Dean Sheppard, Harold Snieder, Anne P. Starling, Dan J. Stein, Gwen Tindula, Marinus H. van IJzendoorn, Judith M. Vonk, Esther Walton, Jonathan Witonsky, Cheng‐Jian Xu, Ivana V. Yang, Paul Yousefi, Heather J. Zar, Ana Claudia Zenclussen, Hongmei Zhang, Henning Tiemeier, Stephanie J. London, Janine F. Felix, Charlotte A. M. Cecil

Notice bibliographique

RevueGenome Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésdNaMEpigeneticsMeta-analysisMedicineDNA methylationAllostatic loadPsychopathologyClinical psychologyDemographyBiologyGeneticsInternal medicineGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: DNA methylation (DNAm) is a developmentally dynamic epigenetic process; yet, most epigenome-wide association studies (EWAS) have examined DNAm at only one timepoint or without systematic comparisons between timepoints. Thus, it is unclear whether DNAm alterations during certain developmental periods are more informative than others for health outcomes, how persistent epigenetic signals are across time, and whether epigenetic timing effects differ by outcome. METHODS: We applied longitudinal meta-regression models to published meta-analyses from the PACE consortium that examined DNAm at two timepoints-prospectively at birth and cross-sectionally in childhood-in relation to the same child outcome (ADHD symptoms, general psychopathology, sleep duration, BMI, asthma). These models allowed systematic comparisons of effect sizes and statistical significance between timepoints. Furthermore, we tested correlations between DNAm regression coefficients to assess the consistency of epigenetic signals across time and outcomes. Finally, we performed robustness checks, estimated between-study heterogeneity, and tested pathway enrichment. RESULTS: Our findings reveal three new insights: (i) across outcomes, DNAm effect sizes are consistently larger in childhood cross-sectional analyses compared to prospective analyses at birth; (ii) higher effect sizes do not necessarily translate into more significant findings, as associations also become noisier in childhood for most outcomes (showing larger standard errors in cross-sectional vs prospective analyses); and (iii) DNAm signals are highly time-specific, while also showing evidence of shared associations across health outcomes (ADHD symptoms, general psychopathology, and asthma). Notably, these observations could not be explained by sample size differences and only partly to differential study-heterogeneity. DNAm sites changing associations were enriched for neural pathways. CONCLUSIONS: Our results highlight developmentally-specific associations between DNAm and child health outcomes, when assessing DNAm at birth vs childhood. This implies that EWAS results from one timepoint are unlikely to generalize to another. Longitudinal studies with repeated epigenetic assessments are direly needed to shed light on the dynamic relationship between DNAm, development and health, as well as to enable the creation of more reliable and generalizable epigenetic biomarkers. More broadly, this study underscores the importance of considering the time-varying nature of DNAm in epigenetic research and supports the potential existence of epigenetic "timing effects" on child health.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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