Epigenetic aging in children from a small‐scale farming society in The Congo Basin: Associations with child growth and family conflict
Notice bibliographique
Résumé
Developmental environments influence individuals' long-term health trajectories, and there is increasing emphasis on understanding the biological pathways through which this occurs. Epigenetic aging evaluates DNA methylation at a suite of distinct CpG sites in the genome, and epigenetic age acceleration (EAA) is linked to heightened chronic morbidity and mortality risks in adults. Consequently, EAA provides insights on trajectories of biological aging, which early life experiences may help shape. However, few studies have measured correlates of children's epigenetic aging, especially outside of the U.S. and Europe. In particular, little is known about how children's growth and development relate to EAA in ecologies in which energetic and pathogenic stressors are commonplace. We studied EAA from dried blood spots among Bondongo children (n = 54) residing in a small-scale, fisher-farmer society in a remote region of the Republic of the Congo. Here, infectious disease burdens and their resultant energy demands are high. Children who were heavier for height or taller for age, respectively, exhibited greater EAA, including intrinsic EAA, which is considered to measure EAA internal to cells. Furthermore, we found that children in families with more conflict between parents had greater intrinsic EAA. These results suggest that in contexts in which limited energy must be allocated to competing demands, more investment in growth may coincide with greater EAA, which parallels findings in European children who do not face similar energetic constraints. Our findings also indicate that associations between adverse family environments and greater intrinsic EAA were nonetheless observable but only after adjustment for covariates relevant to the energetically and immunologically demanding nature of the local ecology.
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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 ».