Impact of air pollution exposure on cytokines and histone modification profiles at single-cell levels during pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Fine particulate matter (PM 2.5 ) exposure can induce immune system pathology via epigenetic modification, affecting pregnancy outcomes. Our study investigated the association between PM 2.5 exposure and immune response, as well as epigenetic changes using high-dimensional epigenetic landscape profiling using cytometry by time-of-flight (EpiTOF) at the single cell. We found statistically significant associations between PM 2.5 exposure and levels of certain cytokines [interleukin-1RA (IL-1RA), IL-8/CXCL8, IL-18, and IL-27)] and histone posttranslational modifications (HPTMs) in immune cells (HPTMs: H3K9ac, H3K23ac, H3K27ac, H2BK120ub, H4K20me1/3, and H3K9me1/2) among pregnant and nonpregnant women. The cord blood of neonates with high maternal PM 2.5 exposure showed lower IL-27 than those with low exposure. Furthermore, PM 2.5 exposure affects the co-modification profiles of cytokines between pregnant women and their neonates, along with HPTMs in each immune cell type between pregnant and nonpregnant women. These modifications in specific histones and cytokines could indicate the toxicological mechanism of PM 2.5 exposure in inflammation, inflammasome pathway, and pregnancy complications.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».