Parental arsenic exposure and tissue-specific DNA methylation in Bangladeshi infants with spina bifida
Notice bibliographique
Résumé
An emerging hypothesis linking arsenic toxicity involves altered epigenetic mechanisms, such as DNA methylation. In this study, we examined the relationship between parents’ arsenic exposure and DNA methylation in tissues obtained from 28 infants with spina bifida from Bangladesh. We analyzed arsenic in parents’ toenails using inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS). DNA methylation was measured in infants’ dural tissue, buccal swabs, and whole blood using the Illumina Infinium MethylationEPIC BeadChip. We performed epigenome-wide association analyses (EWAS) and tested differentially methylated regions (DMRs). In EWAS, DNA methylation at cg24039697 in dural tissue was positively associated (β = 0.59, p = 7.6 × 10−9) with father’s toenail arsenic concentrations, adjusting for covariates. We did not identify any CpG sites related to father’s arsenic exposure in the other tissues, or any CpG sites related to mother’s arsenic exposure. Gene ontology analysis identified many biological pathways of interest, including the Wnt signaling pathways. We identified several DMRs across the tissues related to arsenic exposure that included probes mapping to genes that have previously been identified in studies of neural tube defects. This study emphasizes the potential impact of arsenic exposure in fathers, often understudied in epidemiological studies, on DNA methylation in a unique neurological tissue specific to spina bifida.
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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 ».