Impacts of cannabinoid epigenetics on human development: reflections on Murphy et. al. ‘cannabinoid exposure and altered DNA methylation in rat and human sperm’ epigenetics 2018; 13: 1208-1221.
Notice bibliographique
Résumé
Recent data from the Kollins lab ('Cannabinoid exposure and altered DNA methylation in rat and human sperm' Epigenetics 2018; 13: 1208-1221) indicated epigenetic effects of cannabis use on sperm in man parallel those in rats and showed substantial shifts in both hypo- and hyper-DNA methylation with the latter predominating. This provides one likely mechanism for the transgenerational transmission of epigenomic instability with sperm as the vector. It therefore contributes important pathophysiological insights into the probable mechanisms underlying the epidemiology of prenatal cannabis exposure potentially explaining diverse features of cannabis-related teratology including effects on the neuraxis, cardiovasculature, immune stimulation, secondary genomic instability and carcinogenesis related to both adult and pediatric cancers. The potentially inheritable and therefore multigenerational nature of these defects needs to be carefully considered in the light of recent teratological and neurobehavioural trends in diverse jurisdictions such as the USA nationally, Hawaii, Colorado, Canada, France and Australia, particularly relating to mental retardation, age-related morbidity and oncogenesis including inheritable cancerogenesis. Increasing demonstrations that the epigenome can respond directly and in real time and retain memories of environmental exposures of many kinds implies that the genome-epigenome is much more sensitive to environmental toxicants than has been generally realized. Issues of long-term multigenerational inheritance amplify these concerns. Further research particularly on the epigenomic toxicology of many cannabinoids is also required.
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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 | 0,010 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,011 |
| Communication savante | 0,003 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».