008240612s2021      us  |||||||||||||||c||eng  d
■001000016935250
■00520240214101910
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798380722452
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30685720
■035    ▼a(MiAaPQ)STANFORDxc546rn2188
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a300
■1001  ▼aBachas-Daunert,  Stephanie.
■24510▼aEnvironmental  Arsenic  Exposure  and  the  Human  Gut  Microbiome▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]:▼bStanford  University.  ▼c2021
■260  1▼aAnn  Arbor  :▼bProQuest  Dissertations  &  Theses,  ▼c2021
■300    ▼a1  online  resource(264  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-05,  Section:  A.
■500    ▼aAdvisor:  Criddle,  Craig;Fendorf,  Scott;Relman,  David;Bent,  Stacey  F.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Stanford  University,  2021.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aArsenic  contamination  of  drinking  water  is  a  global  environmental  issue  and  public  health  crisis.  In  the  US,  13  million  people  are  exposed  to  levels  exceeding  US  Water  Quality  Standards,  and  in  Bangladesh,  more  than  25  million  people  are  chronically  exposed.  Chronic  ingestion  can  lead  to  arsenicosis,  a  disease  with  no  effective  treatment.  By  studying  the  role  of  the  microbiome  in  arsenic  metabolism,  we  aim  to  broaden  traditional  risk  assessment  and  toxicology  to  incorporate  consideration  of  host-associated  microbiota.  Our  hypothesis  is  that  arsenic  ingestion  alters  the  structure  and  function  of  gut  microbiota  and  that  differences  in  the  microbiota  contribute  to  observed  variations  in  presence  of  arsenicosis,  given  similar  levels  and  routes  of  exposure.  Anaerobic  bioreactors  were  employed  to  characterize  the  effects  of  exogenous  arsenic  on  gut  microbiota  and  their  transformations  of  arsenic.  We  used  HPLC-ICP-MS  and  x-ray  experiments  at  the  Stanford  Synchrotron  Radiation  Lightsource  to  detect  up  to  96%  conversion  of  As(V)  to  As(III)  in  a  time  series  of  samples  from  reactors  inoculated  with  stool  from  healthy  unexposed  Palo  Alto  subjects  and  stool  from  a  Bangladeshi  cohort  that  included  individuals  chronically  exposed,  with  and  without  disease,  and  individuals  not  exposed  to  arsenic  in  their  water.  In  a  subset  of  samples,  we  also  detected  production  of  methylated  arsenicals  DMA(V)  and  MMA(V)  and  trithioarsenite  (AsS3  3-).  We  observed  interindividual  variability  in  conversion  rates,  methylation,  and  thiolation,  with  differences  between  Bangladeshi  and  Palo  Alto  subjects.  These  results  illustrate  the  potential  biotransformative  capability  of  the  gut  microbiome  and  variation  within  and  across  cohorts.  To  our  knowledge,  this  is  the  first  application  of  microbiome-centric  analysis  in  synchrotron  studies.  We  also  performed  16S  rRNA  gene  sequencing  of  bioreactors  and  stool  to  characterize  variations  in  taxonomic  composition  within  and  across  cohorts.  PCoA  ordinations  of  bioreactor  samples  showed  clustering  by  subject  and  cohort,  with  the  exception  of  a  Palo  Alto  Nepali  male  whose  samples  clustered  with  the  Bangladeshi  cohort.  There  were  changes  in  taxonomic  composition  over  time  following  exposure  to  arsenic.  Using  sparse  LDA  and  sPLS-DA,  we  identified  taxa  that  explain  differences  within  cohort  groups.  Variation  in  Bangladeshi  stool  microbiota  structure  is  correlated  with  cohort  group  (i.e.,  exposure  and  arsenic  disease  state)  and  nail  and  urinary  arsenic.  We  identified  taxa  representative  of  each  cohort  group  with  phylogenetic  tree-dependent  and  independent  methods.  There  are  group-specific  taxa  identifications  robust  to  experimental  type  (i.e.,  stool  cohort  study  or  bioreactors).  Future  work  includes  metagenomic  sequence-based  assessments  of  bioreactors  and  stool  from  both  cohorts  to  investigate  differences  in  functional  genes  and  pathways  in  the  microbiome  of  healthy  humans  with  no  arsenic  exposure  and  exposed  individuals  with/without  arsenicosis.  Correlations  between  microbiome  structure  and  differences  in  biotransformation  and/or  disease  state  could  lead  to  novel  management  strategies  and  interventions  for  communities  exposed  to  arsenic.
■590    ▼aSchool  code:  0212.
■650  4▼aSocioeconomic  factors.
■650  4▼aWomens  health.
■650  4▼aToxicity.
■650  4▼aOutdoor  air  quality.
■650  4▼aAtmospheric  sciences.
■650  4▼aPublic  health.
■650  4▼aSociology.
■650  4▼aToxicology.
■690    ▼a0725
■690    ▼a0501
■690    ▼a0573
■690    ▼a0626
■690    ▼a0383
■71020▼aStanford  University.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-05A.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0212
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2021
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16935250▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024