Maternal diet mitigates the effects of prenatal air pollution exposure on DNA methylation of immune-relevant genes in cord blood
Notice bibliographique
Résumé
Prenatal air pollution exposure is associated with childhood asthma, but mechanisms underlying this association remain unclear. There is some evidence for biological embedding of prenatal air pollution exposure in fetal DNA methylation (DNAm), which may contribute to long-term changes in respiratory health. We used Illumina EPIC DNAm data from cord blood from the CANDLE study to determine whether DNAm links pregnancy-averaged NO2 PM2.5, or PM10 exposure with childhood persistent wheeze, transient wheeze, or diagnosed asthma, and whether maternal diet is associated with reductions in air pollution-associated DNAm changes. Using linear regression with significance thresholds of FDR<0.05 and effect size >5%, we found 19, seven, and six unique differentially methylated regions associated with prenatal NO2, PM2.5, or PM10, respectively, of which one, in HLA-DPA, mediated the association between both prenatal NO2 and PM2.5 and transient wheeze at age 4. Across the genome, maternal diet as measured by the Alternative Healthy Eating Index-Pregnancy moderated the effects of all air pollutants on DNAm in cord blood such that better quality diet reduced the impact of air pollution on DNAm. This same direction of moderation was observed with participation in an income supplementation program. Our results provide evidence of the biological embedding of prenatal air pollution and suggest specific pathways that may link air pollution exposure with childhood lung disease. In addition, our work suggests that programs to support high diet quality for low-income families may reduce the biological impact of air pollution on respiratory health in children.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».