Lead exposure induces changes in 5-hydroxymethylcytosine clusters in CpG islands in human embryonic stem cells and umbilical cord blood
Notice bibliographique
Résumé
Prenatal exposure to neurotoxicants such as lead (Pb) may cause stable changes in the DNA methylation (5mC) profile of the fetal genome. However, few studies have examined its effect on the DNA de-methylation pathway, specifically the dynamic changes of the 5-hydroxymethylcytosine (5hmC) profile. Therefore, in this study, we investigate the relationship between Pb exposure and 5mC and 5hmC modifications during early development. To study the changes in the 5hmC profile, we use a novel modification of the Infinium™ HumanMethylation450 assay (Illumina, Inc.), which we named HMeDIP-450K assay, in an in vitro human embryonic stem cell model of Pb exposure. We model Pb exposure-associated 5hmC changes as clusters of correlated, adjacent CpG sites, which are co-responding to Pb. We further extend our study to look at Pb-dependent changes in high density 5hmC regions in umbilical cord blood DNA from 48 mother-infant pairs from the Early Life Exposure in Mexico to Environmental Toxicants (ELEMENT) cohort. For our study, we randomly selected umbilical cord blood from 24 male and 24 female children from the 1st and 4th quartiles of Pb levels. Our data show that Pb-associated changes in the 5hmC and 5mC profiles can be divided into sex-dependent and sex-independent categories. Interestingly, differential 5mC sites are better markers of Pb-associated sex-dependent changes compared to differential 5hmC sites. In this study we identified several 5hmC and 5mC genomic loci, which we believe might have some potential as early biomarkers of prenatal Pb exposure.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».