Associations of prenatal exposure to polybrominated diphenyl ethers and polychlorinated biphenyls with long-term gut microbiome structure: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The gut microbiome is influenced by early-life exposures, but—despite potentially enormous implications for child health—is understudied in environmental epidemiology. This pilot study is one of the first to explore in utero exposures and long-term gut microbiome profiles. We examined the association between exposure to polybrominated diphenyl ethers (PBDEs) and polychlorinated biphenyls (PCBs) during pregnancy and the mid-childhood gut microbiome. Methods: We measured levels of PBDE-47, PBDE-99, PBDE-100, and PBDE-153 and PCB-138, PCB-153, and PCB-180 in maternal plasma during early pregnancy (n = 18) and at delivery (n = 25) in women of European descent who breastfed the child participant of the Gestation and Environment cohort in Sherbrooke, Québec (recruited 2007–2009). Bacteria in the mid-childhood (6–8 years) fecal microbiome were detected with 16S rRNA sequencing. To test for differences at the taxon level, we used the Microbiome Comprehensive Association Mapping algorithm. Results: Early pregnancy PCB-153, PCB-180, and the sum of PCBs (Σ 3 PCB) concentrations were associated with a higher relative abundance of Propionibacteriales and Propionibacteriaceae in mid-childhood. Higher PCB-180 and Σ 3 PCB were associated with higher relative abundance of Bacillales Family XI. Higher PBDE-99 exposure was associated with a decrease in uncultured bacteria within the Ruminococcaceae NK4A214 group and PBDE-47 was associated with differences in Ruminococcus 2 . These taxon-level changes did not result in differences within- or between-subject diversity. Exposures at delivery were not associated with differences in taxa. Conclusions: Prenatal exposure to PCBs and PBDEs is associated with mid-childhood gut microbiome profiles. Larger studies are needed to confirm these results and explore health implications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».