Genetic susceptibility to asthma increases the vulnerability to indoor air pollution
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Indoor air pollution and maternal smoking during pregnancy are associated with respiratory symptoms in infants, but little is known about the direct association with lung function or interactions with genetic risk factors. We examined associations of exposure to indoor particulate matter with a 50% cut-off aerodynamic diameter of 10 µm (PM10) and maternal smoking with infant lung function and the role of gene–environment interactions. Methods Data from the Drakenstein Child Health Study, a South African birth cohort, were analysed (n=270). Lung function was measured at 6 weeks and 1 year of age, and lower respiratory tract infection episodes were documented. We measured pre- and postnatal PM10exposures using devices placed in homes, and prenatal tobacco smoke exposure using maternal urine cotinine levels. Genetic risk scores determined from associations with childhood-onset asthma in the UK Biobank were used to investigate effect modifications. Results Pre- and postnatal exposure to PM10as well as maternal smoking during pregnancy were associated with reduced lung function at 6 weeks and 1 year as well as with lower respiratory tract infection in the first year. Due to a significant interaction between the genetic risk score and prenatal exposure to PM10, infants carrying more asthma-related risk alleles were more susceptible to PM10-associated reduced lung function (pinteraction=0.007). This interaction was stronger in infants with Black African ancestry (pinteraction=0.001) and nonexistent in children with mixed ancestry (pinteraction=0.876). Conclusions PM10and maternal smoking exposures were associated with reduced lung function, with a higher susceptibility for infants with an adverse genetic predisposition for asthma that also depended on the infant's ancestry.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».