Adolescent epigenetic profiles and environmental exposures from early life through peri-adolescence
Notice bibliographique
Résumé
Epigenetic perturbations induced by environmental exposures at susceptible lifestages contribute to disease development. Even so, the influence of early life and ongoing exposures on the adolescent epigenome is rarely examined. We examined the association of exposure biomarkers for lead (Pb), bisphenol A (BPA), and nine phthalates metabolites with blood leukocyte DNA methylation at LINE-1 repetitive elements and environmentally responsive genes ( IGF2 , H19 , and HSD11B2 ) in peri-adolescents. Participants ( n = 247) from the Early Life Exposures in Mexico to Environmental Toxicants (ELEMENT) birth cohorts were followed-up once between the ages of 8 and 14 years, and concurrent exposures were measured in biospecimen collected at that time (blood Pb, urinary BPA, and phthalate metabolites). Prenatal and childhood exposures to Pb were previously approximated using maternal and child samples. BPA and phthalate metabolites were measured in third trimester maternal urine samples. Significant associations ( P < 0.05) were observed between DNA methylation and exposure biomarkers that were gene and biomarker specific. For example, Pb was only associated with LINE-1 hypomethylation during pregnancy ( P = 0.04), while early childhood Pb was instead associated with H19 hypermethylation ( P = 0.04). Concurrent urinary mono (2-ethylhexyl) phthalate (MEHP) was associated with HSD11B2 hypermethylation ( P = 0.005). Sex-specific associations, particularly among males, were also observed. In addition to single exposure models, principal component analysis was employed to examine exposure mixtures. This method largely corroborated the findings of the single exposure models. This study along with others in the field suggests that environment-epigenetic relationships vary by chemical, exposure timing, and sex.
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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 | 0,001 |
| 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 ».