Using epigenetic clocks in environmental epigenetics: recommendations for estimating biological aging in perinatal and pediatric samples
Notice bibliographique
Résumé
Following a variety of early environmental experiences and exposures, epigenetic modifications such as DNA methylation are proposed as candidate mechanisms that contribute to health and disease across the lifespan. Epigenetic clocks are a type of aging biomarker that can offer insight into age-related changes associated with early environmental exposures. This review provides a brief overview of epigenetic clocks that are readily available for use with perinatal and/or pediatric samples, as well as highlights some recent research that has studied the associations between early environmental chemical exposures and epigenetic aging rates. Broadly, the easily accessible epigenetic clocks can be categorized as chronological age estimators and gestational age estimators, but some clocks were developed for use with specific tissues and/or age groups. Previous environmental epidemiology studies have shown that early environmental exposures such as air pollutants and endocrine-disrupting chemicals are associated with altered epigenetic aging rates in perinatal and pediatric populations. However, more research is needed that examines how factors such as exposure level, timing of exposure, and sex may affect the direction and magnitude of associations. This review concludes with some recommendations and future directions for the use of epigenetic clocks in environmental epigenetics. Overall, epigenetic clocks are promising, non-causal biomarkers of early exposures that can be examined in relation to environmental chemicals, health and disease outcomes, and as biological mediators. Future research could help determine whether these clocks hold promise as informative biomarkers that reflect developmental epigenotoxicity following early exposure to environmental chemicals.
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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 ».