Interaction of mercury exposure and DNA methylation with sustained attention in children in a novel analysis of epigenetic susceptibility
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The etiology of attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) remains poorly understood, despite it being one of the most common neurodevelopmental disorders worldwide. Past research suggests methylmercury exposure and DNA methylation (DNAm) levels are each associated with ADHD in children, yet whether they interact to affect ADHD is unknown. Leveraging data from a longitudinal cohort of children in Mexico, this novel epigenetic–environment interaction study identified significant interactions between childhood mercury exposure (measured at 6–12 years of age) and adolescent blood leukocyte DNAm in their association with sustained attention [quantified via the Conners continuous performance test, 3rd edition (CPT3)] measured on average 5.6 ± 0.99 years later. Using adjusted linear regression, we assessed associations between hair and urine mercury concentrations and CPT3 scores reflecting inattention, impulsivity, vigilance, and sustained attention (N = 399). We then tested the interaction between mercury and DNAm at loci previously associated with the CPT3 outcomes (N = 374). Significant associations between mercury and CPT3 differed in magnitude and direction depending on the mercury biomarker and CPT3 variable. These associations often differed by gender. For example, urine mercury was positively associated with vigilance scores in males [β = 1.31(SE = 0.65), P = .045] but not in females [β = −0.20 (SE = 0.81), P = .80). In all children, three significant mercury–DNAm interactions were identified for either inattention or vigilance outcomes. Among females, 155 significant interaction terms were identified for the inattention models. In males, three significant interactions were identified for the impulsivity model. Overall, results suggest in some cases DNAm can influence the association between mercury exposure and ADHD-like symptoms.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».