Background: Dietary intake of antioxidants such as vitamins C and E protect against oxidative stress, and may also be associated with altered DNA methylation patterns.Methods: We meta-analysed epigenome-wide association study (EWAS) results from 11,866 participants across eight population-based cohorts to evaluate the association between self-reported dietary and supplemental intake of vitamins C and E with DNA methylation. EWAS were adjusted for age, sex, BMI, caloric intake, blood cell type proportion, smoking status, alcohol consumption, and technical covariates. Significant results of the meta-analysis were subsequently evaluated in gene set enrichment analysis (GSEA) and expression quantitative trait methylation (eQTM) analysis.Results: In meta-analysis, methylation at 4,656 CpG sites was significantly associated with vitamin C intake at FDR ≤ 0.05. The most significant CpG sites associated with vitamin C (at FDR ≤ 0.01) were enriched for pathways associated with systems development and cell signalling in GSEA, and were associated with downstream expression of genes enriched in the immune response in eQTM analysis. Furthermore, methylation at 160 CpG sites was significantly associated with vitamin E intake at FDR ≤ 0.05, but GSEA and eQTM analysis of the top most significant CpG sites associated with vitamin E did not identify significant enrichment of any biological pathways investigated.Conclusions: We identified significant associations of many CpG sites with vitamin C and E intake, and our results suggest that vitamin C intake may be associated with systems development and the immune response.

We conducted a methylome-wide association study to examine associations between DNA methylation in whole blood and central adiposity and body fat distribution, measured as waist circumference, waist-to-hip ratio, and waist-to-height ratio adjusted for body mass index, in 2684 African American adults in the Atherosclerosis Risk in Communities study. We validated significantly associated Cytosine-phosphate-Guanine methylation sites (CpGs) among adults using the Women's Health Initiative and Framingham Heart Study participants (combined N=5743) and generalized associations in adolescents from The Raine Study (N=820). We identified 11 CpGs that were robustly associated with one or more central adiposity trait in adults and 2 in adolescents, including CpG site associations near TXNIP , ADCY7 , SREBF1 , and RAP1GAP2 that had not previously been associated with obesity-related traits.

Pre-pregnancy maternal obesity is associated with adverse offspring outcomes at birth and later in life. Individual studies have shown that epigenetic modifications such as DNA methylation could contribute. Within the Pregnancy and Childhood Epigenetics (PACE) Consortium, we meta-analysed the association between pre-pregnancy maternal BMI and methylation at over 450,000 sites in newborn blood DNA, across 19 cohorts (9,340 mother-newborn pairs). We attempted to infer causality by comparing effects of maternal versus paternal BMI and incorporating genetic variation. In four additional cohorts (1,817 mother-child pairs), we meta-analysed the association between maternal BMI at the start of pregnancy and blood methylation in adolescents. In newborns, maternal BMI was associated with small (<0.2% per BMI unit (1kg/m2), P<1.06*10-7) methylation variation at 9,044 sites throughout the genome. Adjustment for estimated cell proportions greatly attenuated the number of significant CpGs to 104, including 86 sites common to the unadjusted model. At 72/86 sites, the direction of association was the same in newborns and adolescents, suggesting persistence of signals. However, we found evidence for a causal intrauterine effect of maternal BMI on newborn methylation at just 8/86 sites. In conclusion, this well-powered analysis identified robust associations between maternal adiposity and variations in newborn blood DNA methylation, but these small effects may be better explained by genetic or lifestyle factors than a causal intrauterine mechanism. This highlights the need for large-scale collaborative approaches and the application of causal inference techniques in epigenetic epidemiology.