Identification of blood-derived DNA methylation biomarkers of glaucoma and intraocular pressure measurements in three European ancestry cohorts including the Canadian longitudinal study on aging
Notice bibliographique
Résumé
Glaucoma is a major cause of blindness globally and its prevalence rises with age. This study explored systemic blood-derived DNA methylation epigenetic biomarkers for association with glaucoma and intraocular pressure (IOP). Blood-derived DNA methylation (DNAm) was analyzed in 1,201 European participants from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA; Illumina EPIC v1 array) and 843 European participants from TwinsUK (450k array). An Epigenome-Wide Association Study (EWAS) for glaucoma and IOP was conducted, adjusting for age, sex, tobacco smoking, and leukocyte cell types. DNAm-based EpiScores estimates for 108 plasma protein levels were evaluated for associations with glaucoma and IOP. Additionally, ‘biological’ age acceleration, estimated using five established DNAm ‘clocks,’ was assessed for glaucoma and IOP and replicated in The Health and Retirement Study (HRS; n = 3,453). EWAS analyses of glaucoma and IOP in individual cohorts did not identify genome-wide significant associations. However, a combined EWAS for overlapping probes in both cohorts identified two epigenome-wide significant CpGs: cg03498697 in the FRMD3 promoter (p = 6.86x10−8) and cg06044751 intronically within PALLD (p = 1.76x10−7). EpiScore analysis revealed one IOP Bonferroni-significant association with TNFRSF1B levels in the meta-analysis of both cohorts (p = 1.31x10−4). DNAm ‘clock’ analysis in the HRS identified a GrimAge-positive age acceleration associated with glaucoma (p = 0.01). This study identified significant epigenetic blood-derived biomarkers that are associated with glaucoma and IOP. These findings warrant replication in larger and more diverse populations as well as via longitudinal analysis to assess their robustness and potential predictive power.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».