Social and physical environments early in development predict DNA methylation of inflammatory genes in young adulthood
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Chronic inflammation contributes to a wide range of human diseases, and environments in infancy and childhood are important determinants of inflammatory phenotypes. The underlying biological mechanisms connecting early environments with the regulation of inflammation in adulthood are not known, but epigenetic processes are plausible candidates. We tested the hypothesis that patterns of DNA methylation (DNAm) in inflammatory genes in young adulthood would be predicted by early life nutritional, microbial, and psychosocial exposures previously associated with levels of inflammation. Data come from a population-based longitudinal birth cohort study in metropolitan Cebu, the Philippines, and DNAm was characterized in whole blood samples from 494 participants (age 20-22 y). Analyses focused on probes in 114 target genes involved in the regulation of inflammation, and we identified 10 sites across nine genes where the level of DNAm was significantly predicted by the following variables: household socioeconomic status in childhood, extended absence of a parent in childhood, exposure to animal feces in infancy, birth in the dry season, or duration of exclusive breastfeeding. To evaluate the biological significance of these sites, we tested for associations with a panel of inflammatory biomarkers measured in plasma obtained at the same age as DNAm assessment. Three sites predicted elevated inflammation, and one site predicted lower inflammation, consistent with the interpretation that levels of DNAm at these sites are functionally relevant. This pattern of results points toward DNAm as a potentially important biological mechanism through which developmental environments shape inflammatory phenotypes across the life course.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle