一项关于试管婴儿后胎盘DNA甲基化强度和估计细胞组成的胎儿性别特异性差异的Meta分析

Meta-analysis examining fetal sex-specific placental DNA methylation intensities and estimated cell composition post IVF

作者信息Melanie Lemaire, Wei Q Deng, Keaton W Smith, Samantha L Wilson
PMID40924560
发布时间2025-07-03
DOI10.1093/molehr/gaaf046

实验完整度

中

研究为基于公共数据集的Meta分析,包含数据质量控制、差异甲基化分析、细胞反卷积和敏感性分析,但缺乏体外或动物模型等实验验证。

主要模型

胎盘组织样本 男胎胎盘 女胎胎盘

重点核对

胎儿性别 受孕方式(IVF vs 自然受孕) GEO数据集来源 胎盘细胞类型比例(滋养细胞、基质细胞、合体滋养细胞等)

摘要

不孕症影响着全球高达17.5%的育龄夫妇。为帮助受孕,许多夫妇求助于辅助生殖技术(ART),如体外受精(IVF)。IVF可能引入物理和环境应激源,从而可能改变DNA甲基化调控,而这是胎儿早期发育中一个重要且动态的过程。本Meta分析旨在评估自然受孕与IVF妊娠之间胎盘DNA甲基化组的差异。通过在NCBI基因表达综合数据库(GEO)中搜索2023年11月之前发表的与IVF相关的人类参与者研究的关键词,识别潜在的数据集。在我们的合并胎儿性别群体(N = 575)中,来自三个符合条件的GEO数据集的127个常染色体胞嘧啶鸟嘌呤二核苷酸(CpG)在IVF(n = 96)和自然受孕(n = 479)胎盘中显著(错误发现率(FDR)<0.05),其中47个CpG被认为是差异甲基化的(FDR < 0.05且|Δβ| > 0.05)。按胎儿性别分层显示,在女胎胎盘中(N = 281)未发现显著的常染色体CpG;然而,在男胎胎盘中(N = 294),我们识别出九个常染色体CpG在IVF(n = 56)和自然受孕(n = 238)胎盘之间达到统计学显著性,其中三个CpG被认为是差异甲基化的。无论受孕方式如何,与女胎胎盘相比,男胎胎盘的滋养细胞(P < 0.0001)和基质细胞(P = 0.007)比例较低,而合体滋养细胞(P = 0.0001)比例较高。无论性别如何,与自然受孕胎盘相比,IVF胎盘的基质细胞比例较高(P = 0.01),合体滋养细胞比例较低(P = 0.01)。在线性模型中控制细胞类型比例可减少检验统计量膨胀,并识别出可能先前被细胞类型异质性掩盖的新的显著CpG。本Meta分析的结果对于进一步理解IVF对组织表观遗传学的影响至关重要,这可能有助于理解IVF与不良妊娠结局之间的联系。此外,我们的研究表明,胎儿性别特异性的胎盘DNA甲基化和细胞组成差异应被视为未来胎盘DNA甲基化分析的考虑因素。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
IVF与自然受孕相比,胎盘DNA甲基化和细胞组成是否存在差异,以及这些差异是否具有胎儿性别特异性?
核心机制
IVF可能影响胎盘DNA甲基化,且这种影响在男胎胎盘中更为显著;同时,IVF和胎儿性别均可独立影响胎盘细胞类型比例,这可能混淆DNA甲基化分析。
主要证据
基于三个GEO数据集的575个胎盘样本,通过线性模型和细胞反卷积分析,发现127个常染色体CpG显著甲基化差异,男胎胎盘中9个显著CpG,细胞类型比例存在性别和受孕方式的差异。
研究意义
研究结果有助于理解IVF对组织表观遗传学的影响,并强调在胎盘DNA甲基化分析中应考虑性别和细胞组成的差异。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

数据集筛选与质量控制

筛选符合条件的公开DNA甲基化数据集,并确保数据质量。

通过NCBI GEO搜索,筛选出三个符合条件的数据集(GSE120250、GSE75248、GSE208529),包含IVF和自然受孕的健康、足月、单胎妊娠胎盘样本。对样本进行质量控制,排除了使用体内技术、母体侧胎盘、未报告受孕类型和异常值的样本。

2

差异甲基化分析

比较IVF和自然受孕胎盘之间常染色体和性染色体的DNA甲基化差异。

使用线性模型(limma包)比较IVF和自然受孕胎盘之间的DNA甲基化水平,校正研究来源和胎儿性别。在合并和按性别分层的群体中进行分析。

3

胎盘细胞类型反卷积

估计各样本中不同胎盘细胞类型的比例,并比较不同性别和受孕方式之间的差异。

使用planet和EpiDISH包基于参考甲基化组估计细胞类型比例(滋养细胞、基质细胞、霍夫鲍尔细胞、内皮细胞、有核红细胞、合体滋养细胞)。使用混合效应模型比较性别和受孕方式间的差异。

4

细胞类型调整的差异甲基化分析

在调整细胞类型比例后,重新评估差异甲基化CpG,以控制细胞组成差异的混杂影响。

将细胞类型比例作为固定效应纳入线性模型,重新分析常染色体CpG,并计算膨胀因子(λ)评估模型拟合。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
GEOquery--2.72.0
minfi--1.50.0
wateRmelon--2.11.2
limma--3.60.4
planet--1.12.0
EpiDISH--2.20.0
lme4--1.1.35.4
qqman--0.1.9

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
数据集筛选
纳入标准(健康、足月、单胎妊娠)、排除标准(早产、多胎、并发症妊娠)、样本量(对于每组)、数据来源(GEO数据集编号)
阅读提示:Methods: Dataset collection; Figure 1
数据质量控制
样本排除条件(体内技术、母体侧、未报告受孕类型、标记为异常值)、胎儿性别验证方法、归一化方法(adjusted Funnorm)
阅读提示:Methods: Data quality control and normalization
差异甲基化分析
线性模型公式(校正变量)、显著性阈值(FDR <0.05)、差异甲基化阈值(|Δβ| >0.05)、是否使用经验贝叶斯调节
阅读提示:Methods: Differential DNA methylation analysis; Figure legends 2 and 3
细胞反卷积
参考甲基化组(Yuan et al. 2021)、细胞类型列表、统计模型(混合效应模型,随机效应)、比较的变量(性别、受孕方式)
阅读提示:Methods: Placental cell deconvolution; Figure 4
敏感性分析
是否使用稳健方差选项、是否排除特定数据集(GSE75248)、结果是否一致
阅读提示:Methods: Differential DNA methylation analysis; Supplementary Table S1