Differential DNA Methylation in the Brain as Potential Mediator of the Association between Traffic-related PM <sub>2.5</sub> and Neuropathology Markers of Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract INTRODUCTION Growing evidence indicates fine particulate matter (PM 2.5 ) as risk factor for Alzheimer’s’ disease (AD), but the underlying mechanisms have been insufficiently investigated. We hypothesized differential DNA methylation (DNAm) in brain tissue as potential mediator of this association. METHODS We assessed genome-wide DNAm (Illumina EPIC BeadChips) in prefrontal cortex tissue and three AD-related neuropathological markers (Braak stage, CERAD, ABC score) for 159 donors, and estimated donors’ residential traffic-related PM 2.5 exposure 1, 3 and 5 years prior to death. We used a combination of the Meet-in-the-Middle approach, high-dimensional mediation analysis, and causal mediation analysis to identify potential mediating CpGs. RESULTS PM 2.5 was significantly associated with differential DNAm at cg25433380 and cg10495669. Twenty-six CpG sites were identified as mediators of the association between PM 2.5 exposure and neuropathology markers, several located in genes related to neuroinflammation. DISCUSSION Our findings suggest differential DNAm related to neuroinflammation mediates the association between traffic-related PM 2.5 and AD.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».