Nepalese indoor cookstove smoke extracts alter human airway epithelial gene expression, DNA methylation and hydroxymethylation
Notice bibliographique
Résumé
Household air pollution caused by inefficient cooking practices causes 4 million deaths a year worldwide. In Nepal, 86% of the rural population use solid fuels for cooking. Over 25% of premature deaths associated with air pollution are respiratory in nature. Here we aimed to identify molecular signatures of different cookstove and fuel type exposures in human airway epithelial cells, to understand the mechanisms mediating cook stove smoke induced lung disease. Primary human airway epithelial cells in submerged culture were exposed to traditional cook stove (TCS), improved cook stove (ICS) and liquefied petroleum gas (LPG) stove smoke extracts. Changes to gene expression, DNA methylation and hydroxymethylation were measured by bulk RNA sequencing and HumanMethylationEPIC BeadChip following oxidative bisulphite conversion, respectively. TCS smoke extract alone reproducibly caused changes in the expression of 52 genes enriched for oxidative stress pathways. TCS, ICS and LPG smoke extract exposures were associated with distinct changes to DNA methylation and hydroxymethylation. A subset of TCS induced genes were associated with differentially methylated and/or hydroxymethylated CpGs sites, and enriched for the ferroptosis pathway and the upstream regulator NFE2L2. DNA methylation and hydroxymethylation changes not associated with a concurrent change in gene expression, were linked to biological processes and molecular pathways important to airway health, including neutrophil function, transforming growth factor beta signalling, GTPase activity, and cell junction organisation. Our data identified differential impacts of TCS, ICS and LPG cook stove smoke on the human airway epithelium transcriptome, DNA methylome and hydroxymethylome and provide further insight into the association between indoor air pollution exposure and chronic lung disease mechanisms.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».