The Association between Long-Term DDT or DDE Exposures and an Altered Sperm Epigenome—a Cross-Sectional Study of Greenlandic Inuit and South African VhaVenda Men
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: DDE exposures are linked to birth defects, infertility, cancer, and neurodevelopmental delays. Of particular concern is the potential of DDT use to impact the health of generations to come via the heritable sperm epigenome. OBJECTIVES: DDE serum levels between geographically diverse populations. METHODS: -DDE levels using MethylC-Capture-sequencing (MCC-seq) and chromatin immunoprecipitation followed by sequencing (ChIP-seq). We identified genomic regions with altered DNA methylation (DNAme) and differential enrichment of histone H3 lysine 4 trimethylation (H3K4me3) in sperm. RESULTS: Differences in DNAme and H3K4me3 enrichment were identified at transposable elements and regulatory regions involved in fertility, disease, development, and neurofunction. A subset of regions with sperm DNAme and H3K4me3 that differed between exposure groups was predicted to persist in the preimplantation embryo and to be associated with embryonic gene expression. DISCUSSION: DDE exposure impacts the sperm epigenome in a dose-response-like manner and may negatively impact the health of future generations through epigenetic mechanisms. Confounding factors, such as other environmental exposures, genetic diversity, and selection bias, cannot be ruled out. https://doi.org/10.1289/EHP12013.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».