Air pollution exposure is associated with gene expression in children
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental exposures, including air pollutants and lack of natural spaces, are associated with suboptimal health outcomes in children. We aimed to study the associations between environmental exposures and gene expression in children. Associations of exposure to particulate matter (PM) with diameter <2.5 (PM2.5) and < 10 (PM10) micrometers, nitrogen dioxide, green spaces, and blue space, with whole-blood gene expression were explored in children from the Dutch Generation R Study (n = 172). Analyses were adjusted for age, sex, batch, maternal education, and area socioeconomic status. Follow-up analysis was carried out using lymphoblastoid cell line gene expression in children from the ALSPAC Study (n = 946). Gene set enrichment analysis (GSEA) using hallmark and immune gene sets from the molecular signature database was carried out to identify significantly over-represented gene sets for insights into biological mechanisms Exposure to PM2.5 was associated with expression of 86 genes in discovery analyses in the Generation R Study [false discovery rate (FDR)-adjusted P-value < .25]. Of these, PM2.5 was also associated with GNG11 expression in the same direction in follow-up analysis (FDR-adjusted P-value < .05). The remaining exposures showed much fewer associations in the discovery analyses. GSEA using PM2.5 association results for both cohorts indicated suppression of gene sets related to interferon response and response to bacterial and viral exposure. In conclusion, gene expression analysis performed in two independent cohorts suggests that PM2.5 exposure in children may be involved in interferon and microbial infection responses.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».