Исследование общеэпигеномных ассоциаций

Эпигеномное исследование ассоциаций ( EWAS ) — это исследование общегеномного набора поддающихся количественной оценке эпигенетических меток, таких как метилирование ДНК , у разных людей с целью выявления ассоциаций между эпигенетическими вариациями и конкретным идентифицируемым фенотипом /признаком. Когда паттерны изменяются, например, метилирование ДНК в определенных локусах , отличающее фенотипически пораженные случаи от контрольных индивидуумов, это считается признаком того, что имели место эпигенетические пертурбации, которые причинно или последовательно связаны с фенотипом. ^{[ 1 ]}

Фон

Эпигеном . управляется как генетическими факторами, так и факторами окружающей среды, что делает его очень динамичным и сложным Эпигенетическая информация существует в клетке в виде ДНК и меток гистонов , а также некодирующих РНК . Паттерны метилирования ДНК (DNAm) меняются со временем и различаются в зависимости от стадии развития и типа ткани. Основной тип DNAm находится в цитозинах в составе CpG- динуклеотидов, которые, как известно, участвуют в регуляции экспрессии генов . Изменения структуры ДНКm широко изучались при сложных заболеваниях, таких как рак и диабет. ^{[ 1 ]} В нормальной клетке основной объем генома сильно метилирован по CpG, тогда как CpG-островки (CPI) в промотора гена областях остаются сильно неметилированными. Аберрантная ДНКm является наиболее распространенным типом молекулярной аномалии в раковых клетках, при которой основной объем генома становится глобально «гипометилированным», а CPI в промоторных областях становятся «гиперметилированными», что обычно приводит к молчанию генов-супрессоров опухоли. ^{[ 2 ]} Совсем недавно исследования диабета выявили дополнительные доказательства в поддержку эпигенетического компонента заболеваний, включая различия в эпигенетических метках, связанных с заболеванием, между монозиготными близнецами , рост заболеваемости диабетом 1 типа в общей популяции и события перепрограммирования развития, при которых внутриутробно или среда детства может повлиять на исход заболевания во взрослом возрасте. ^{[ 1 ]}

Посттрансляционные модификации гистонов включают, помимо прочего, метилирование, ацетилирование и фосфорилирование основных хвостов гистонов. Эти посттрансляционные модификации считываются белками, которые затем могут модифицировать состояние хроматина в этом локусе. ^{[ 1 ]} Эпигенетические вариации возникают тремя различными способами; он может передаваться по наследству и, следовательно, присутствовать во всех клетках взрослого человека, включая зародышевую линию (процесс, известный как трансгенерационное эпигенетическое наследование ; противоречивое явление, которое еще не наблюдалось у людей); он может возникать случайным образом и присутствовать в подмножестве клеток взрослого человека, количество которых зависит от того, на какой ранней стадии развития возникают изменения; или оно может быть вызвано в результате поведенческих факторов или факторов окружающей среды. ^{[ 1 ]} EWAS ранее связывал изменения метилирования с несколькими заболеваниями и сложными состояниями, эпидемиология которых неизвестна и поэтому имеет решающее значение для идентификации эпигенетических факторов, которые способствуют или являются следствием патогенеза этих заболеваний. ^{[ 3 ]}

Методы

Типы дизайнов исследований

Ретроспектива (случай-контроль)

В ретроспективных исследованиях сравниваются неродственные люди, которые делятся на две категории: контрольная группа без заболевания или интересующего фенотипа и случаи, у которых есть интересующий фенотип. Преимущество таких исследований заключается в том, что уже существуют многие когорты образцов «случай-контроль» с доступными данными о генотипе и экспрессии, которые можно интегрировать с данными эпигенома. Обратной стороной, однако, является то, что они не могут определить, являются ли эпигенетические различия результатом генетических различий, связанных с заболеванием, постболезненных процессов или лекарственного вмешательства, связанного с заболеванием. ^{[ 1 ]}

Семейные исследования

Полезно для изучения моделей трансгенерационного наследования эпигенетических меток. Основным ограничением EWAS является расшифровка того, связан ли фенотип с эпигенетическими изменениями в результате рассматриваемой переменной или в результате предыдущих геномных вариантов, приводящих к эпигенетическим изменениям. Сравнение геномных и эпигеномных данных родителей и потомков позволяет исключить возможность того, что заболевание или фенотип обусловлены геномными вариациями. Ограничением этого дизайна исследования является то, что существует очень мало достаточно больших когорт. ^{[ 1 ]}

Исследования монозиготных близнецов

Монозиготные близнецы несут идентичную геномную информацию. Следовательно, если они не согласуются по конкретному заболеванию или фенотипу, это, вероятно, является результатом эпигенетических различий. Однако, если близнецы не изучаются продольно, невозможно определить, являются ли эпигенетические вариации причиной или следствием заболевания. Еще одним ограничением является набор достаточно большой когорты дискордантных монозиготных близнецов с интересующим заболеванием. ^{[ 1 ]}

Продольные когорты

Лонгитюдные исследования наблюдают за группой людей в течение длительного периода времени, обычно с момента рождения или до начала заболевания. Отбираются образцы, и записи хранятся в течение многих лет, что делает эти исследования чрезвычайно полезными для определения причинно-следственной связи определенных фенотипов. Поскольку в моменты времени до и после начала заболевания наблюдают одних и тех же людей, это устраняет мешающие эффекты различий между случаями и контролем. Лонгитюдные исследования полезны не только для изучения риска (с использованием образцов ДНК до начала заболевания), но также и в интервенционных исследованиях с использованием до и после лечения со специфическими воздействиями для изучения воздействия окружающей среды на эпигеном. ^{[ 4 ]} Основным недостатком являются длительные сроки проведения исследований, а также их стоимость. Лонгитюдные исследования с использованием дискордантных по заболеванию монозиготных близнецов дают дополнительное преимущество, поскольку исключают генетическое влияние на эпигенетическую изменчивость. ^{[ 1 ]}

Интересующая ткань

Тканевая специфичность эпигеномных меток создает еще одну проблему при разработке EWAS. Выбор ткани ограничен как доступностью, так и стабильностью эпигенетического паттерна. Крайне важно выбрать ткань, в которой эпигенетические метки варьируются в популяции, но стабильны во времени. Если это невозможно, потребуется использовать несколько серийно собранных образцов от одних и тех же людей, чтобы сообщить о надежных ассоциациях с определенным фенотипом. EWAS при заболеваниях часто измеряется с использованием метилирования ДНК в образцах крови, поскольку ткани, имеющие отношение к заболеванию, трудно получить. В некоторых случаях характер метилирования не обязательно биологически соответствует предполагаемому фенотипу. Выбор крови также требует строгого анализа и тщательной интерпретации из-за вариабельного клеточного состава. Таким образом, выбор суррогатной ткани требует, чтобы межиндивидуальные различия коррелировали между интересующей тканью и суррогатной тканью, а также чтобы воздействие вызывало аналогичные изменения в обеих тканях. На сегодняшний день основная проблема заключается в том, что нет четких доказательств того, что в целом эпигенетические метки реагируют на воздействие окружающей среды одинаковым образом во всех тканях. ^{[ 5 ]}

Рабочий процесс анализа метилирования. Источник: Анализ метилирования Illumina

Метод количественного определения: метилирование ДНК.

Платформа для количественного определения ДНК на уровне эпигенома использует высокопроизводительную технологию анализа метилирования Illumina . В прошлом массив 27k Illumina покрывал в среднем два сайта CpG в промоторных областях примерно 14 000 генов и представлял менее 0,1% из 28 миллионов сайтов CpG в геноме человека. Это не является репрезентативным для всего эпигенома человека. Ни один из ранних EWAS не использовал этот массив. ^{[ 6 ]}^{[ 7 ]} использовал независимую проверку для проверки связанных зондов. Интересным наблюдением было смещение различий между случаями и контрольной группой в сторону островковых зондов, не содержащих CpG (которые были значительно недостаточно представлены в этом дизайне массива), что является убедительным аргументом в пользу использования недавно разработанного массива 450k, который действительно покрывает островки, не содержащие CpG, с помощью более высокая плотность зондов. В настоящее время массив Illumina 450k является наиболее широко используемой платформой за последние два года для исследований, сообщающих о EWAS. Массив по-прежнему покрывает менее 2% сайтов CpG в геноме, но пытается покрыть все известные гены с высокой плотностью зондов в промоторах (включая островки CpG и окружающие последовательности), но также покрывает и более низкую плотность. по телам генов, 3'-нетранслируемым областям и другим межгенным последовательностям . ^{[ 8 ]}

Анализ и интерпретация данных

Анализ сайта за сайтом

Метилирование ДНК обычно оценивается количественно по шкале от 0 до 1, поскольку массив метилирования измеряет долю молекул ДНК, метилированных в определенном сайте CpG. Первоначальные анализы представляют собой одномерные тесты ассоциации для выявления участков, где метилирование ДНК варьируется в зависимости от воздействия и/или фенотипа. За этим следуют многочисленные корректировки тестирования и использование аналитической стратегии для уменьшения эффектов периодической обработки и других технических мешающих эффектов при количественном определении метилирования ДНК. Также принимаются во внимание потенциальные мешающие эффекты, возникающие из-за изменений в составе тканей. Кроме того, проводится поправка на мешающие факторы, такие как возраст, пол и поведение, которые могут повлиять на статус метилирования как ковариаты. Результаты ассоциации также корректируются на коэффициент инфляции геномного контроля, чтобы учесть расслоение популяции.

Как правило, средние уровни метилирования CpG сравниваются по категориям с использованием линейной регрессии. ^{[ 9 ]} что позволяет настраивать искажающие факторы и пакетные эффекты. ^{[ 10 ]} Порог значения P P < 1e-7 ^{[ 11 ]} обычно используется для идентификации CpG, связанных с тестируемым фенотипом/стимулом. Считается, что эти CpG имеют общеэпигеномное значение. На этом уровне значимости также рассчитывается размер эффекта, указывающий на разницу в метилировании при сравнении двух качественных групп или на разные количественные значения в зависимости от вашего фенотипа. CpG-сайты, значимо связанные с фенотипом и/или лечением/стимулами окружающей среды, обычно представлены на манхэттенском графике. ^{[ 12 ]}

Анализ региональных изменений

Отдельные сайты CpG склонны к эффектам естественных вариаций одного сайта и техническим вариациям, таким как плохие зонды микрочипов и выбросы. Чтобы создать более надежные ассоциации и принять во внимание такие различия, использование смежных измерений может помочь увеличить мощность. ^{[ 13 ]}^{[ 14 ]} В предыдущих исследованиях функционально значимые результаты были связаны с геномными областями, а не с отдельными CpG. Таким образом, рассмотрение регионального уровня может помочь с большей уверенностью идентифицировать связанные регионы, направляя последующие функциональные исследования.

Предварительная кластеризация или группировка CpG-сайтов

Другой метод анализа - использование неконтролируемой кластеризации для создания классов сайтов CpG на основе сходства вариаций метилирования в образцах. Средние значения метилирования внутри каждого класса используются для построения наборов данных уменьшенной размерности, что облегчает эффективные тесты связи между метилированием ДНК и интересующими фенотипами. ^{[ 15 ]} Это используется для уменьшения размерности больших наборов данных и использования существенной биологической корреляции. Этот метод полезен для выявления общих закономерностей метилирования, связанных с тестируемой переменной, но может пропустить определенные представляющие интерес сайты CpG. Помимо различий в средних уровнях метилирования, различия в вариациях метилирования ДНК в разных образцах также могут быть биологически значимыми, что мотивирует сканирование на предмет дифференциальной изменчивости между группами. ^{[ 12 ]}

Функциональное и генное обогащение

Местоположение связанных CpG-сайтов или островков/областей затем можно проанализировать in silico, чтобы определить возможную функциональную значимость. Например, рассмотрение того, находятся ли ассоциированные CpG внутри области промотора, или определение расстояния от сайта начала транскрипции, что может иметь значение, особенно если мы предполагаем, что метилирование ДНК, связанное с фенотипом, действует путем регулирования транскрипции генов. Многие другие выводы, основанные на прошлых биологических знаниях, могут быть сделаны, если эта конкретная область CpG была изучена и связана с изменениями в транскрипции. Это можно использовать в качестве дополнительного фильтра для определения регионов, которые необходимо использовать для функциональной проверки. Несколько биоинформатических инструментов, разработанных для анализа функционального обогащения, можно применять к дифференциально метилированным областям путем предварительного сопоставления этих областей с генами. Это делается путем картирования расстояния между CpG и промотором гена, который потенциально регулируется этой областью. Таким образом, анализ обогащения, основанный на геномной области, был предложен в качестве дополнительного подхода и дает значительный потенциал для интерпретации. ^{[ 12 ]} Дифференциально метилированные области затем можно сравнить с каталогом геномных областей, включая, например, сайты, обогащенные специфическими модификациями хроматина, или сайты связывания факторов транскрипции.

Отношение шансов метилирования

Отношение шансов метилирования можно рассчитать, если мы рассмотрим среднюю скорость метилирования в участке в случаях (или контрольной группе), чтобы представить вероятность метилирования для случайно выбранной цепи ДНК в образцах ткани случая (или контроля). Отношение шансов метилирования представляет собой вероятность того, что случайная цепь ДНК в образце ткани из случайного случая будет метилирована, деленная на такие же шансы для контроля. Это обеспечивает меру размера эффекта, которая включает относительные величины, но также не учитывает разницу между случаями и контролями особенностей спектра метилирования, таких как дисперсия. Отношение шансов метилирования также сопоставимо в проспективных и ретроспективных исследованиях, и его значение измеряет только ассоциацию и не предполагает причинно-следственной связи. Также были рассчитаны оценки риска метилирования, которые могут интегрировать информацию по сайтам CpG путем расчета взвешенной оценки риска метилирования как суммы значений метилирования для каждого из маркеров, связанных с фенотипом, взвешенных по величине эффекта для конкретного маркера. ^{[ 16 ]}

Репликация

Для исключения ложноположительных результатов, выявленных в первоначальном исследовании, необходима репликация с использованием независимой когорты. Это можно сделать на человеческой когорте или более целенаправленно на животных моделях. Важно, чтобы при выборе когорты для репликации люди отражали исходную когорту и чтобы учитывались те же искажающие переменные. Однако репликация может быть ограничена из-за наличия отдельных лиц и образцов.

Ограничения и проблемы

Причинность или следствие

Вариации эпигенома могут вызывать заболевание, но также могут возникать как следствие заболевания, и различие между ними является основным ограничением EWAS. Способ обойти это — определить, присутствует ли эпигенетическая вариация до появления каких-либо симптомов заболевания, желательно с помощью продольных исследований с участием одной и той же когорты людей в течение многих лет (это само по себе имеет свои собственные недостатки в расходах и сроках исследования). Также необходимо принять во внимание возможность того, что эпигенетические вариации, возникающие до начала заболевания, не обязательно являются причиной заболевания.

Неоднородность выборки

Наиболее часто используемой тканью в EWAS является кровь. Однако образцы крови содержат несколько различных типов клеток, каждый из которых имеет уникальную эпигенетическую подпись. Таким образом, чрезвычайно сложно определить, является ли взятый вами образец однородным, и, следовательно, трудно определить, вызваны ли изменения эпигенетических меток различиями в фенотипе/стимулах или гетерогенностью образца.

Наличие тканей

В настоящее время многие EWAS используют кровь в качестве суррогатной ткани из-за ее доступности и простоты сбора. Однако эпигенетические изменения в крови могут не быть связаны с изменениями в конкретной ткани, связанными с заболеванием. Многие интригующие расстройства, которые могут иметь эпигенетические причинные факторы, поражают такие ткани, как мозг, легкие, сердце и т. д. Однако при изучении пациентов-людей нет возможности взять эти ткани для отбора проб, и поэтому они остаются неизученными.

Связанная база данных

EWASdb

EWASdb ^{[ 17 ]}( http://www.bioapp.org/ewasdb/ ) — это первая база данных ассоциаций эпигенома (впервые онлайн в 2015 г. и впервые опубликованная в журнале Nucleic Acids Res. 2018 13 октября), в которой хранятся результаты 1319 исследований EWAS, связанных с 302 заболевания/фенотипа (p<1e-7). В EWASdb хранились три типа результатов EWAS: EWAS для одного эпи-маркера; EWAS для пути KEGG и EWAS для GO ( Онтология генов категорий ).

Атлас EWAS

Атлас EWAS ^{[ 18 ]} ( http://bigd.big.ac.cn/ewas ) — это курируемая база знаний EWAS, которая предоставляет полную коллекцию знаний EWAS. В отличие от существующих эпигенетических ресурсов, ориентированных на данные, Атлас EWAS предполагает ручное управление знаниями EWAS из обширных публикаций. В текущей реализации EWAS Atlas фокусируется на метилировании ДНК — одной из ключевых эпигенетических меток; он объединяет большое количество 388 851 высококачественной ассоциации EWAS, включающей 126 линий тканей/клеток и охватывающей 351 признак, 2230 когорт и 390 объектов онтологии, которые полностью основаны на ручном курировании на основе 649 исследований, о которых сообщалось в 495 публикациях. Кроме того, он оснащен мощным инструментом анализа обогащения признаков, который способен профилировать отношения признак-признак и признак-эпигеном. Будущие разработки включают регулярное курирование последних публикаций EWAS, включение большего количества эпигенетических меток и возможную интеграцию EWAS с GWAS . В совокупности Атлас EWAS посвящен хранению, интеграции и стандартизации знаний EWAS и имеет большой потенциал, чтобы помочь исследователям анализировать молекулярные механизмы эпигенетических модификаций, связанных с биологическими особенностями.

Центр данных EWAS

Центр данных EWAS ^{[ 19 ]} ( https://bigd.big.ac.cn/ewas/datahub ) — это ресурс для сбора и нормализации данных массива метилирования ДНК, а также архивирования связанных метаданных. Текущая версия EWAS Data Hub объединяет обширную коллекцию данных массива метилирования ДНК из 75 344 образцов и использует эффективный метод нормализации для устранения пакетных эффектов между различными наборами данных. Соответственно, используя преимущества как массивных высококачественных данных о метилировании ДНК, так и стандартизированных метаданных, EWAS Data Hub предоставляет эталонные профили метилирования ДНК в различных контекстах, включая 81 тип тканей/клеток (которые содержат 25 частей мозга и 25 типов клеток крови), шесть предков. категорий и 67 заболеваний (в том числе 39 видов рака). Таким образом, центр данных EWAS обещает помочь в поиске и открытии биомаркеров на основе метилирования для характеристики фенотипа, клинического лечения и здравоохранения.

См. также

Ссылки

^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я Ракян, Вардман К.; Даун, Томас А.; Болдинг, Дэвид Дж.; Бек, Стефан (12 июля 2011 г.). «Исследование общеэпигеномных ассоциаций распространенных заболеваний человека» . Обзоры природы. Генетика . 12 (8): 529–541. дои : 10.1038/nrg3000 . ISSN 1471-0056 . ПМК 3508712 . ПМИД 21747404 .
^ Доусон, Марк А.; Кузаридес, Тони (6 июля 2012 г.). «Эпигенетика рака: от механизма к терапии» . Клетка . 150 (1): 12–27. дои : 10.1016/j.cell.2012.06.013 . ПМИД 22770212 .
^ Релтон, Кэролайн Л .; Смит, Джордж Дэйви (26 октября 2010 г.). «Эпигенетическая эпидемиология распространенных сложных заболеваний: перспективы прогнозирования, профилактики и лечения» . ПЛОС Медицина . 7 (10): –1000356. дои : 10.1371/journal.pmed.1000356 . ПМЦ 2964338 . ПМИД 21048988 .
^ Фейнберг, Эндрю П.; Иризарри, Рафаэль А. (26 января 2010 г.). «Стохастическая эпигенетическая изменчивость как движущая сила развития, эволюционной адаптации и болезней» . Труды Национальной академии наук . 107 (приложение 1): 1757–1764. дои : 10.1073/pnas.0906183107 . ПМК 2868296 . ПМИД 20080672 .
^ Бек, Стефан; Ракян, Вардман К. (1 мая 2008 г.). «Метилом: подходы к глобальному профилированию метилирования ДНК» . Тенденции в генетике . 24 (5): 231–237. дои : 10.1016/j.tig.2008.01.006 . ПМИД 18325624 . Проверено 2 марта 2017 г.
^ Тешендорфф, Эндрю Э.; Менон, Уша; Джентри-Махарадж, Александра; Рамус, Сьюзен Дж.; Гейтер, Саймон А.; Апостолиду, София; Джонс, Эллисон; Лехнер, Матиас; Бек, Стефан; Джейкобс, Ян Дж.; Видшвендтер, Мартин (18 декабря 2009 г.). «Эпигенетический признак периферической крови предсказывает активный рак яичников» . ПЛОС ОДИН . 4 (12): –8274. Бибкод : 2009PLoSO...4.8274T . дои : 10.1371/journal.pone.0008274 . ПМЦ 2793425 . ПМИД 20019873 .
^ Марсит, Кармен Дж.; Кестлер, Девин С.; Кристенсен, Брок К.; Карагас, Маргарет Р.; Хаусман, Э. Андрес; Келси, Карл Т. (20 марта 2011 г.). «Анализ массива метилирования ДНК определяет профили метилирования ДНК из крови, связанного с раком мочевого пузыря» . Журнал клинической онкологии . 29 (9): 1133–1139. дои : 10.1200/JCO.2010.31.3577 . ПМК 3083868 . ПМИД 21343564 .
^ Фланаган, Джеймс М. (01.01.2015). «Исследование общеэпигеномных ассоциаций (EWAS): прошлое, настоящее и будущее». В Мукеше Верме (ред.). Эпигенетика рака . Методы молекулярной биологии. Том. 1238. Спрингер Нью-Йорк. стр. 51–63. дои : 10.1007/978-1-4939-1804-1_3 . ISBN 978-1-4939-1803-4 . ПМИД 25421654 . S2CID 26438164 .
^ Смит, Гордон К. (2004). «Линейные модели и эмпирические байесовские методы для оценки дифференциальной экспрессии в экспериментах на микрочипах». Стат. Прил. Жене. Мол. Биол . 3 (1): Статья3. дои : 10.2202/1544-6115.1027 . ПМИД 16646809 . S2CID 564309 .
^ Джонсон, В. Эван; Ли, Ченг; Рабинович, Ариэль (1 января 2007 г.). «Корректировка пакетных эффектов в данных экспрессии микрочипов с использованием эмпирических методов Байеса» . Биостатистика . 8 (1): 118–127. doi : 10.1093/biostatistics/kxj037 . ПМИД 16632515 .
^ Лене, Бенджамин; Дронг, Александр В.; Ло, Мари; Чжан, Вэйхуа; Скотт, Уильям Р.; Тан, Сянь-Цунг; Афзал, Узма; Скотт, Джеймс; Жарвелин, Маржо-Риитта; Эллиотт, Пол; Маккарти, Марк И.; Кунер, Джаспал С.; Чемберс, Джон К. (2015). «Последовательный подход к анализу Illumina HumanMmethylation450 BeadChip улучшает качество данных и производительность в исследованиях ассоциаций на уровне эпигенома» . Геномная биология . 16 (1): 37. дои : 10.1186/s13059-015-0600-x . ПМЦ 4365767 . ПМИД 25853392 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с Михелс, Карин Б.; Биндер, Александра М.; Дедервардер, Сара; Эпштейн, Чарльз Б.; Действительно, Джон М.; Гут, Иво; Хаусман, Э. Андрес; Иззи, Бенедетта; Келси, Карл Т.; Мейснер, Александр; Милосавлевич, Александр; Зигмунд, Кимберли Д.; Бок, Кристоф; Иризарри, Рафаэль А. (октябрь 2013 г.). «Рекомендации по разработке и анализу исследований эпигеномных ассоциаций». Природные методы . 10 (10): 949–955. дои : 10.1038/nmeth.2632 . ПМИД 24076989 . S2CID 20788539 .
^ Яффе, Эндрю Э.; Мураками, Питер; Ли, Хваджин; Лик, Джеффри Т.; Фаллин, М. Даниэле; Фейнберг, Эндрю П.; Иризарри, Рафаэль А. (01 февраля 2012 г.). «Охота с целью выявления дифференциально метилированных областей в эпигенетических эпидемиологических исследованиях» . Международный журнал эпидемиологии . 41 (1): 200–209. дои : 10.1093/ije/dyr238 . ПМК 3304533 . ПМИД 22422453 .
^ Хансен, Каспер Д.; Лэнгмид, Бенджамин; Иризарри, Рафаэль А. (2012). «BSmooth: от бисульфитного секвенирования всего генома до дифференциально метилированных участков» . Геномная биология . 13 (10): –83. дои : 10.1186/gb-2012-13-10-r83 . ПМЦ 3491411 . ПМИД 23034175 .
^ Ланжевен, Скотт М; Хаусман, Э. Андрес; Кристенсен, Брок С; Винке, Джон К; Нельсон, Хизер Х; Карагас, Маргарет Р.; Марсит, Кармен Дж; Келси, Карл Т. (июль 2011 г.). «Влияние старения, воздействия окружающей среды и местных особенностей последовательности на изменение метилирования ДНК в крови» . Эпигенетика . 6 (7): 908–919. дои : 10.4161/epi.6.7.16431 . ПМК 3154431 . ПМИД 21617368 .
^ Валь, Симона; Дронг, Александр; Лене, Бенджамин; Ло, Мари; Скотт, Уильям Р.; Кунце, Соня; Цай, Пей-Цянь; Рид, Янина С.; Чжан, Вэйхуа; Ян, Ювен; Тан, Сили; Фиорито, Джованни; Франке, Люд; Гуаррера, Симонетта; Касела, Сильва; Крибель, Дженнифер; Ричмонд, Ребекка С.; Адамо, Марко; Афзал, Узма; Ала-Корпела, Мика; Альбетти, Бенедетта; Аммерполь, Оле; Апперли, Джейн Ф.; Бикман, Мэриан; Бертацци, Пьер Альберто; Блэк, С. Лукас; Бланшер, Кристина; Бондер, Марк-Ян; Брош, Марио; и др. (05.01.2017). «Общеэпигеномное исследование ассоциации индекса массы тела и неблагоприятных последствий ожирения» . Природа . 541 (7635): 81–86. Бибкод : 2017Natur.541...81W . дои : 10.1038/nature20784 . ПМК 5570525 . ПМИД 28002404 .
^ Лю, Ди, Линна; Ван, Чжоу, Сюй; Ли, Сюй, Цзин; Ню, Мяомяо; Сюлин, Ли; « EWASdb эпигеномных ассоциаций . исследований : » база данных D989–D993. doi : / gky942 ISSN 0305-1048 . PMC 6323898. 10.1093/ nar PMID 30321400 .
^ Ли М, Чжан Цз (2018). «Атлас EWAS: тщательно подобранная база знаний по исследованиям общеэпигеномных ассоциаций [J]. Исследования нуклеиновых кислот». Исследования нуклеиновых кислот . 47 (Д1).
^ Сюн Цзы, Бао Ю (2020). «Центр данных EWAS: ресурс данных и метаданных массива метилирования ДНК. Исследования нуклеиновых кислот» . Исследования нуклеиновых кислот . 48 (Д1): Д890–Д895. дои : 10.1093/nar/gkz840 . ПМК 6943079 . ПМИД 31584095 .

[R1-1] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я Ракян, Вардман К.; Даун, Томас А.; Болдинг, Дэвид Дж.; Бек, Стефан (12 июля 2011 г.). «Исследование общеэпигеномных ассоциаций распространенных заболеваний человека» . Обзоры природы. Генетика . 12 (8): 529–541. дои : 10.1038/nrg3000 . ISSN 1471-0056 . ПМК 3508712 . ПМИД 21747404 .

[R2-2] Доусон, Марк А.; Кузаридес, Тони (6 июля 2012 г.). «Эпигенетика рака: от механизма к терапии» . Клетка . 150 (1): 12–27. дои : 10.1016/j.cell.2012.06.013 . ПМИД 22770212 .

[R3-3] Релтон, Кэролайн Л .; Смит, Джордж Дэйви (26 октября 2010 г.). «Эпигенетическая эпидемиология распространенных сложных заболеваний: перспективы прогнозирования, профилактики и лечения» . ПЛОС Медицина . 7 (10): –1000356. дои : 10.1371/journal.pmed.1000356 . ПМЦ 2964338 . ПМИД 21048988 .

[R4-4] Фейнберг, Эндрю П.; Иризарри, Рафаэль А. (26 января 2010 г.). «Стохастическая эпигенетическая изменчивость как движущая сила развития, эволюционной адаптации и болезней» . Труды Национальной академии наук . 107 (приложение 1): 1757–1764. дои : 10.1073/pnas.0906183107 . ПМК 2868296 . ПМИД 20080672 .

[5] Бек, Стефан; Ракян, Вардман К. (1 мая 2008 г.). «Метилом: подходы к глобальному профилированию метилирования ДНК» . Тенденции в генетике . 24 (5): 231–237. дои : 10.1016/j.tig.2008.01.006 . ПМИД 18325624 . Проверено 2 марта 2017 г.

[6] Тешендорфф, Эндрю Э.; Менон, Уша; Джентри-Махарадж, Александра; Рамус, Сьюзен Дж.; Гейтер, Саймон А.; Апостолиду, София; Джонс, Эллисон; Лехнер, Матиас; Бек, Стефан; Джейкобс, Ян Дж.; Видшвендтер, Мартин (18 декабря 2009 г.). «Эпигенетический признак периферической крови предсказывает активный рак яичников» . ПЛОС ОДИН . 4 (12): –8274. Бибкод : 2009PLoSO...4.8274T . дои : 10.1371/journal.pone.0008274 . ПМЦ 2793425 . ПМИД 20019873 .

[7] Марсит, Кармен Дж.; Кестлер, Девин С.; Кристенсен, Брок К.; Карагас, Маргарет Р.; Хаусман, Э. Андрес; Келси, Карл Т. (20 марта 2011 г.). «Анализ массива метилирования ДНК определяет профили метилирования ДНК из крови, связанного с раком мочевого пузыря» . Журнал клинической онкологии . 29 (9): 1133–1139. дои : 10.1200/JCO.2010.31.3577 . ПМК 3083868 . ПМИД 21343564 .

[8] Фланаган, Джеймс М. (01.01.2015). «Исследование общеэпигеномных ассоциаций (EWAS): прошлое, настоящее и будущее». В Мукеше Верме (ред.). Эпигенетика рака . Методы молекулярной биологии. Том. 1238. Спрингер Нью-Йорк. стр. 51–63. дои : 10.1007/978-1-4939-1804-1_3 . ISBN 978-1-4939-1803-4 . ПМИД 25421654 . S2CID 26438164 .

[9] Смит, Гордон К. (2004). «Линейные модели и эмпирические байесовские методы для оценки дифференциальной экспрессии в экспериментах на микрочипах». Стат. Прил. Жене. Мол. Биол . 3 (1): Статья3. дои : 10.2202/1544-6115.1027 . ПМИД 16646809 . S2CID 564309 .

[10] Джонсон, В. Эван; Ли, Ченг; Рабинович, Ариэль (1 января 2007 г.). «Корректировка пакетных эффектов в данных экспрессии микрочипов с использованием эмпирических методов Байеса» . Биостатистика . 8 (1): 118–127. doi : 10.1093/biostatistics/kxj037 . ПМИД 16632515 .

[11] Лене, Бенджамин; Дронг, Александр В.; Ло, Мари; Чжан, Вэйхуа; Скотт, Уильям Р.; Тан, Сянь-Цунг; Афзал, Узма; Скотт, Джеймс; Жарвелин, Маржо-Риитта; Эллиотт, Пол; Маккарти, Марк И.; Кунер, Джаспал С.; Чемберс, Джон К. (2015). «Последовательный подход к анализу Illumina HumanMmethylation450 BeadChip улучшает качество данных и производительность в исследованиях ассоциаций на уровне эпигенома» . Геномная биология . 16 (1): 37. дои : 10.1186/s13059-015-0600-x . ПМЦ 4365767 . ПМИД 25853392 .

[R5-12] Перейти обратно: ^а ^б ^с Михелс, Карин Б.; Биндер, Александра М.; Дедервардер, Сара; Эпштейн, Чарльз Б.; Действительно, Джон М.; Гут, Иво; Хаусман, Э. Андрес; Иззи, Бенедетта; Келси, Карл Т.; Мейснер, Александр; Милосавлевич, Александр; Зигмунд, Кимберли Д.; Бок, Кристоф; Иризарри, Рафаэль А. (октябрь 2013 г.). «Рекомендации по разработке и анализу исследований эпигеномных ассоциаций». Природные методы . 10 (10): 949–955. дои : 10.1038/nmeth.2632 . ПМИД 24076989 . S2CID 20788539 .

[13] Яффе, Эндрю Э.; Мураками, Питер; Ли, Хваджин; Лик, Джеффри Т.; Фаллин, М. Даниэле; Фейнберг, Эндрю П.; Иризарри, Рафаэль А. (01 февраля 2012 г.). «Охота с целью выявления дифференциально метилированных областей в эпигенетических эпидемиологических исследованиях» . Международный журнал эпидемиологии . 41 (1): 200–209. дои : 10.1093/ije/dyr238 . ПМК 3304533 . ПМИД 22422453 .

[14] Хансен, Каспер Д.; Лэнгмид, Бенджамин; Иризарри, Рафаэль А. (2012). «BSmooth: от бисульфитного секвенирования всего генома до дифференциально метилированных участков» . Геномная биология . 13 (10): –83. дои : 10.1186/gb-2012-13-10-r83 . ПМЦ 3491411 . ПМИД 23034175 .

[15] Ланжевен, Скотт М; Хаусман, Э. Андрес; Кристенсен, Брок С; Винке, Джон К; Нельсон, Хизер Х; Карагас, Маргарет Р.; Марсит, Кармен Дж; Келси, Карл Т. (июль 2011 г.). «Влияние старения, воздействия окружающей среды и местных особенностей последовательности на изменение метилирования ДНК в крови» . Эпигенетика . 6 (7): 908–919. дои : 10.4161/epi.6.7.16431 . ПМК 3154431 . ПМИД 21617368 .

[16] Валь, Симона; Дронг, Александр; Лене, Бенджамин; Ло, Мари; Скотт, Уильям Р.; Кунце, Соня; Цай, Пей-Цянь; Рид, Янина С.; Чжан, Вэйхуа; Ян, Ювен; Тан, Сили; Фиорито, Джованни; Франке, Люд; Гуаррера, Симонетта; Касела, Сильва; Крибель, Дженнифер; Ричмонд, Ребекка С.; Адамо, Марко; Афзал, Узма; Ала-Корпела, Мика; Альбетти, Бенедетта; Аммерполь, Оле; Апперли, Джейн Ф.; Бикман, Мэриан; Бертацци, Пьер Альберто; Блэк, С. Лукас; Бланшер, Кристина; Бондер, Марк-Ян; Брош, Марио; и др. (05.01.2017). «Общеэпигеномное исследование ассоциации индекса массы тела и неблагоприятных последствий ожирения» . Природа . 541 (7635): 81–86. Бибкод : 2017Natur.541...81W . дои : 10.1038/nature20784 . ПМК 5570525 . ПМИД 28002404 .

[17] Лю, Ди, Линна; Ван, Чжоу, Сюй; Ли, Сюй, Цзин; Ню, Мяомяо; Сюлин, Ли; « EWASdb эпигеномных ассоциаций . исследований : » база данных D989–D993. doi : / gky942 ISSN 0305-1048 . PMC 6323898. 10.1093/ nar PMID 30321400 .

[18] Ли М, Чжан Цз (2018). «Атлас EWAS: тщательно подобранная база знаний по исследованиям общеэпигеномных ассоциаций [J]. Исследования нуклеиновых кислот». Исследования нуклеиновых кислот . 47 (Д1).

[19] Сюн Цзы, Бао Ю (2020). «Центр данных EWAS: ресурс данных и метаданных массива метилирования ДНК. Исследования нуклеиновых кислот» . Исследования нуклеиновых кислот . 48 (Д1): Д890–Д895. дои : 10.1093/nar/gkz840 . ПМК 6943079 . ПМИД 31584095 .

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]

[ 10 ]

[ 11 ]

[ 12 ]

[ 13 ]

[ 14 ]

[ 15 ]

[ 16 ]

[ 17 ]

[ 18 ]

[ 19 ]