Distinct maternal DNA methylation associations with gestational age at early and late-mid term pregnancy in a low- and middle-income country: evaluation of biological, genetic, and psychosocial contributors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mothers undergo physiological and molecular changes over the course of gestation. These modifications “get under the skin” and may be reflected in the maternal epigenome through processes such as DNA methylation. Such an epigenetic mark may offer insights into maternal responses to prenatal influences and biological cues from the developing fetus, thereby functioning as an indirect indicator of the conditions the fetus experiences in utero. We measured whole blood DNA methylation using the MethylationEPIC BeadChip Infinium microarray v1.0 in 22 pregnant women from Pakistan, a low- and middle-income country (LMIC), at two timepoints during their term pregnancies (early: 10–19 weeks and late-mid: 22–29 weeks). We used DNA methylation profiles to predict immune cell proportions and tested differences in these proportions and DNA methylation patterns between the two timepoints. Further, we evaluated DNA methylation associations with gestational age at each timepoint and examined the contribution of genetic, psychosocial, and biological factors. Our analyses documented changes in immune cell proportions and DNA methylation profiles over the course of gestation, albeit in a small percentage of the measured DNA methylome. We also observed timepoint-specific DNA methylation associations with gestational age, predominantly at early pregnancy, with predicted interleukin-6 level and socioeconomic status contributing to a few of these associations. On comparing to three external cohorts from different sociocultural contexts, we also noted these signatures to be unique to LMIC settings. Overall, these changes measured in term pregnancies may be used to assess both fluctuations in pregnancy and birth outcomes, particular in women from LMIC settings.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».