Evaluation of a DNA methylation-based measure of chronic inflammation in two generations of adults in metropolitan Cebu, Philippines
Notice bibliographique
Résumé
Proxy measures of chronic inflammation derived from DNA methylation (DNAm) data have emerged as promising predictors of cardiometabolic disease in high income countries. The performance of these measures in lower and middle income settings experiencing higher levels of endemic infections as well as rising rates of chronic degenerative diseases is not known. A DNAm-based proxy for C-reactive protein (DNAm-CRP) was calculated from 1468 CpG sites on the Infinium MethylationEPIC v1.0 array applied to genomic DNA from leukocytes in young adults (N = 1665; 20-22 years) and older women (N = 1070; 35-68 years) in the Philippines. CRP 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. 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. Recent infectious symptoms and leukocyte composition were both significant predictors of DNAm-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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».