Epigenome-wide association study of placental co-methylated regions in newborns for prenatal opioid exposure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The increasing incidence of opioid use during pregnancy has led to a rise in the number of infants exposed to opioids in utero. Prenatal opioid exposure may have consequences for health and (neuro)development, including neonatal opioid withdrawal syndrome (NOWS). It is unknown which infants are at greatest risk for NOWS. DNA methylation (DNAm) is an epigenetic mark reflecting both allelic variation and environmental exposures, which may provide biomarkers for prenatal opioid exposure and infant NOWS. The placenta is an accessible, biologically relevant tissue in which to directly investigate the epigenetic effects of prenatal opioid exposure. Therefore, the aims of this study were to examine whether prenatal opioid exposure is associated with differential DNAm, including epigenetic age acceleration (EAA) in the placenta. We performed an epigenome-wide association study based on co-methylated regions and single CpG sites in placental samples from in utero opioid-exposed (n = 19) and nonexposed infants (n = 143), correcting for potential confounders. We did not identify statistically significant differential DNAm profiles, but the strongest associations were found for cg06621211; cg18688392 (ZMIZ1, adjusted P = .068) and cg04460738 (KCNMA1, adjusted P = .068), although effect sizes were very small. One of these DNAm patterns (cg06621211) was in part under control of genetic variants through methylation quantitative trait loci. The involved single nucleotide polymorphism did not show significant associations in recent genome-wide association studies for phenotypes related to substance use, and the finding was not driven by potential co-occurring substance use based on sensitivity analyses. There was also no association between placental EAA and in utero opioid exposure. In conclusion, placental DNAm showed limited associations with in utero opioid exposure and NOWS diagnosis.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».