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Enregistrement W2808480928 · doi:10.1289/ehp2773

Exposure to Polycyclic Aromatic Hydrocarbons and Accelerated DNA Methylation Aging

2018· article· en· W2808480928 sur OpenAlexaff
Jun Li, Xiaoyan Zhu, Kuai Yu, Haijing Jiang, Yizhi Zhang, Biqi Wang, Xuezhen Liu, Siyun Deng, Jie Hu, Qifei Deng, Huizhen Sun, Huan Guo, Xiaomin Zhang, Weihong Chen, Jing Yuan, Meian He, Yansen Bai, Han Xu, Bing Liu, Chuanyao Liu, Yanjun Guo, Bing Zhang, Zhihong Zhang, Frank B. Hu, Wenjing Gao, Liming Li, Mark Lathrop, Catherine Laprise, Liming Liang, Tangchun Wu

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Perspectives · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanUniversité du Québec à ChicoutimiMcGill University and Génome Québec Innovation Centre
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesHigher Education Discipline Innovation ProjectNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMethylationDNA methylationConfidence intervalUrineMedicinePhysiologyInternal medicineBiologyGeneticsDNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Aging is related to an increased risk of morbidity and mortality and is affected by environmental factors. Exposure to polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) is associated with adverse health outcomes; but the association of such exposure with DNA methylation aging, a novel aging marker, is unclear. Objectives: Our aim was to investigate the association of PAH exposure with methylation aging. Methods: We trained and validated a methylation age predictor suitable for Chinese populations using whole blood methylation data in 989 Chinese and 160 Caucasians. We defined two aging indicators: Δage, as methylation age minus chronological age; and aging rate, the ratio of methylation to chronological age. The association of PAH exposure with aging indicators was evaluated using linear regressions in three panels of healthy Chinese participants (N=539, among the aforementioned 989 Chinese participants) whose exposure levels were assessed by 10 urinary monohydroxy-PAH metabolites. Results: We developed a methylation age predictor providing accurate predictions in both Chinese individuals and Caucasian persons (R=0.94–0.96, RMSE=3.8–4.3). Among the 10 urinary metabolites that we measured, 1-hydroxypyrene and 9-hydroxyphenanthrene were associated with methylation aging independently of other OH-PAHs and risk factors; 1-unit increase in 1-hydroxypyrene was associated with a 0.53-y increase in Δage [95% confidence interval (CI): 0.18, 0.88; false discovery rate (FDR) FDR=0.004] and 1.17% increase in aging rate (95% CI: 0.36, 1.98; FDR=0.02), whereas for 9-hydroxyphenanthrene, the increase was 0.54-y for Δage (95% CI: 0.17, 0.91; FDR=0.004), and 1.15% for aging rate (95% CI: 0.31, 1.99; FDR=0.02). The association direction was consistent across the three Chinese panels with the association magnitude correlating with the panels’ exposure levels; the association was validated by methylation data of purified leukocytes. Several cytosine-phosphoguanines, including those located on FHL2 and ELOVL2, were found associated with both aging indicators and monohydroxy-PAH levels. Conclusions: We developed a methylation age predictor specific for Chinese populations but also accurate for Caucasian populations. Our findings suggest that exposure to PAHs may be associated with an adverse impact on human aging and epigenetic alterations in Chinese populations. https://doi.org/10.1289/EHP2773

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil0,552

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations129
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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