Epigenetic profiling of preterm birth: a dual-tissue methylation patterns using long-read sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Preterm birth (PTB), a leading cause of neonatal morbidity and mortality, arises from complex maternal-fetal interactions with multifactorial origins. Emerging evidence suggests that epigenetic dysregulation may mediate these interactions. This study aimed to identify DNA methylation changes associated with PTB to uncover potential biomarkers and underlying mechanisms. Methods We employed long-read sequencing to profile genome-wide DNA methylation followed by gene ontology and pathway enrichment analysis in matched maternal peripheral blood and neonatal cord blood from 15 preterm and 7 full-term deliveries (mother–infant pairs). Results A total of 1,151 significantly differentially methylated regions (DMRs) and 25,336 differentially methylated loci (DMLs) were identified across maternal and neonatal blood samples. In maternal blood from PTB cases, the most significantly hypermethylated genes were MED38 , PSMB11 , and WNT7B , whereas EXTL3 and MMP9 were among the most hypomethylated. Additionally, the promoters of VWA5A , EIF4E3 , ZNF571 , and COPB2 exhibited significant hypermethylation, while those of SIRPB1 and TNFRSF19 showed hypomethylation. In neonatal cord blood from PTB cases, the most significantly hypermethylated genes were LOC401478 , ISG20 , LMTK3 , TCAF2 , and COL4A2 , whereas EXTL3 and MMP9 were among the most hypomethylated. Promoters of DKK3 , CELF2 , and IFI35 were notably hypermethylated, whereas ALOX12 and CLBA1 were among the most hypomethylated. Enrichment analysis revealed that these epigenetic alterations impact critical developmental, immune, and neuroendocrine pathways, including Wnt signaling, calcium signaling, MAPK, oxytocin signaling, and neuroactive ligand-receptor interaction. Comparative analysis identified 120 overlapping DMLs, with 91 hypermethylated and 28 hypomethylated consistently across maternal and neonatal samples, including DPPA3 , ABCA1 , and GKN1 . In contrast, 20,240 and 4,770 DMLs were unique to cord and peripheral blood, respectively. Additionally, 14 overlapping DMRs were mapped to genes such as PLD5 , FBXO40 , GMNC , HHIP , CLEC18B , and LHX1 , exhibiting non-random chromosomal clustering. Enrichment analysis of these shared DMRs revealed significant involvement in developmental processes, including skeletal morphogenesis, axis patterning, and fibroblast growth factor signaling, indicating convergence on core regulatory pathways in PTB. Conclusion This is the first dual-tissue PTB study using long-read methylation profiling. Our results reveal distinct and shared epigenetic signatures in maternal and neonatal compartments, offering insights into the molecular etiology of PTB and potential biomarkers for early detection and therapeutic intervention.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».