Lifetime Postnatal Exposure to Perfluoroalkyl Substance Mixture and DNA Methylation at Twelve Years of Age
Notice bibliographique
Résumé
Per- and polyfluoroalkyl substance (PFAS) exposure has been linked to DNA methylation changes in neonates and adults. We previously reported that prenatal PFAS exposure may have a durable impact on DNA methylation from birth to adolescence. However, few studies have examined the association of postnatal PFAS exposure with alterations in DNA methylation. We examined the associations of lifetime postnatal PFAS mixture exposure with leukocyte DNA methylation in 154 adolescents from the HOME Study (2003-2006; Cincinnati, Ohio). Lifetime postnatal PFAS mixture exposure was estimated using latent profile analysis of four PFAS concentrations measured at birth, and ages 3, 8, and 12 years. We measured DNA methylation in peripheral leukocytes at 12 years using the Illumina HumanMethylation EPIC BeadChip. We estimated covariate-adjusted associations between postnatal PFAS mixture concentrations and DNA methylation measures using linear regression, and used KEGG enrichment analysis to identify molecular pathways. Four significant differentially methylated positions were observed in the higher vs. lower PFAS profile (FDR p-value <0.05). These PFAS-associated CpG sites annotated to gene regions related to various cancers, cognition, and cardiometabolic health. We identified 17 pathways (FDR p-value <0.05), which indicates possible mechanism linking PFAS exposure to several health effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».