Sex-Specific Associations between Prenatal Exposure to Bisphenols and Phthalates and Infant Epigenetic Age Acceleration
Notice bibliographique
Résumé
We examined whether prenatal exposure to two classes of endocrine-disrupting chemicals (EDCs) was associated with infant epigenetic age acceleration (EAA), a DNA methylation biomarker of aging. Participants included 224 maternal–infant pairs from a Canadian pregnancy cohort study. Two bisphenols and 12 phthalate metabolites were measured in maternal second trimester urines. Buccal epithelial cell cheek swabs were collected from 3 month old infants and DNA methylation was profiled using the Infinium MethylationEPIC BeadChip. The Pediatric-Buccal-Epigenetic tool was used to estimate EAA. Sex-stratified robust regressions examined individual chemical associations with EAA, and Bayesian kernel machine regression (BKMR) examined chemical mixture effects. Adjusted robust models showed that in female infants, prenatal exposure to total bisphenol A (BPA) was positively associated with EAA (B = 0.72, 95% CI: 0.21, 1.24), and multiple phthalate metabolites were inversely associated with EAA (Bs from −0.36 to −0.66, 95% CIs from −1.28 to −0.02). BKMR showed that prenatal BPA was the most important chemical in the mixture and was positively associated with EAA in both sexes. No overall chemical mixture effects or male-specific associations were noted. These findings indicate that prenatal EDC exposures are associated with sex-specific deviations in biological aging, which may have lasting implications for child health and development.
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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 | 0,000 | 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 ».