Phenotype-environment mismatch due to epigenetic inheritance? Programming the offspring’s epigenome and the consequences of migration
Notice bibliographique
Résumé
Objective It has been suggested that epigenetic inheritance is an important factor influencing mortality. We use data about the historical population of Québec (years 1670–1740) to study whether parents modify their offspring's phenotype epigenetically prior to conception in response to predicted/perceived mortality. If so, children growing up in the predicted environment enjoy a phenotype-environment-match that should lower mortality, whereas children growing up in a nonpredicted environment should have a higher mortality. Methods We use the large urban-rural mortality differential to capture the predicted/perceived mortality environment. We categorize children into different groups by their migration status: conceived and living in the same environment (urban or rural); conceived in one but born in another environment (urban-to-rural or rural-to-urban); and born in one but migrating to another environment. We use Kaplan-Meier survival curves and fixed effect survival models to estimate to what extent child survival up to the age of 15 depends on migration status. Results Child mortality within families that moved from urban to rural areas does not depend on the child's migration status. Within families that moved to urban areas, children who were conceived and born in the rural areas exhibit the lowest mortality. This contradicts a phenotype-environment-mismatch scenario, which would result in higher rather than lower mortality. Conclusion We do not find evidence for functional (adaptive) epigenetic inheritance. Migration into an environment with lower or higher extrinsic mortality affects child mortality within the families differently than predicted by the concept of epigenetic inheritance. The results suggest that epigenetic inheritance may not be important for child mortality among migrants.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».