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Enregistrement W4412157176 · doi:10.26508/lsa.202403155

Accounting for differences between Infinium MethylationEPIC v2 and v1 in DNA methylation–based tools

2025· article· en· W4412157176 sur OpenAlexafffund
Beryl C Zhuang, Marcia Smiti Jude, Chaini Konwar, Natan Yusupov, Calen P. Ryan, Hannah-Ruth Engelbrecht, Joanne Whitehead, Alexandra A. Halberstam, Julia L. MacIsaac, Kristy Dever, Trần Khánh Toàn, Kim Korinek, Zachary Zimmer, Sang Lee, Thomas W. McDade, Christopher W. Kuzawa, Kim M. Huffman, Daniel W. Belsky, Elisabeth B. Binder, Darina Czamara, Keegan Korthauer, Michael S. Kobor

Notice bibliographique

RevueLife Science Alliance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchMichael Smith Health Research BCBC Children's HospitalMount Saint Vincent UniversityInstitute of AgingCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthBC Children's HospitalNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institute for Advanced ResearchDartmouth CollegeAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésDNA methylationBusinessEnvironmental scienceAccountingBiologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recently launched Illumina Infinium MethylationEPIC v2.0 (EPICv2), successor of MethylationEPIC v1.0 (EPICv1), retains most of the probes in EPICv1, while expanding coverage of regulatory elements. The concordance between the two EPIC versions in DNA methylation-based tools has not yet been investigated. To address this, DNA methylation was profiled on both versions using matched blood samples across four cohorts spanning early to late adulthood. High concordance between versions at the array level but variable agreement at the individual probe level was noted. A significant contribution of the EPIC version to DNA methylation variation was observed, though it was to a smaller extent compared with sample relatedness and cell-type composition. Modest but significant differences in DNA methylation-based estimates between versions were observed, irrespective of the data preprocessing method used. Adjustments for EPIC version or calculation of estimates separately for each version largely mitigated these version-specific discordances. This work emphasizes the importance of accounting for EPIC version differences in research scenarios, especially in meta-analyses and longitudinal studies that require data harmonization across versions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,287 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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