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Enregistrement W1507801578 · doi:10.1096/fasebj.28.1_supplement.636.1

Metabolic surgery influences gene expression profiles in offspring through gene‐environment interactions (636.1)

2014· article· en· W1507801578 sur OpenAlexfundno aff
Frédéric Guénard, Maxime Lamontagne, Yves Deshaies, Katherine Cianflone, John G. Kral, Picard Marceau, Yohan Bossé, Marie‐Claude Vohl

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésOffspringGene expressionGeneGenotypingObesityBiologyRegulation of gene expressionBioinformaticsPregnancyMedicineGeneticsEndocrinologyGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gestational weight gain and obesity predispose offspring to lifelong obesity and its comorbidities. We demonstrated that offspring born after maternal gastrointestinal bypass surgery (AMS) were less obese and exhibited improved cardiometabolic risk profiles compared to siblings born before maternal surgery (BMS). Objective: To examine relationships between gestational obesity and offspring gene variations and expression levels. Methods: Whole‐genome genotyping and gene expression of 22 BMS and 23 AMS siblings from 19 mothers were conducted using Illumina HumanOmni‐5‐Quad and HumanHT‐12 v4 Expression BeadChips, respectively. We tested gene‐by‐maternal surgical status interactions on offspring gene expression levels in whole blood using PLINK. Altered biological pathways were identified and visualized by Ingenuity Pathway Analysis (IPA). Results: A total of 16,060 genes were expressed in siblings. Significant gene‐by‐maternal surgical status interactions (p 蠄 1.22x10 ‐12 ) were found for 525 transcripts. Eighteen pathways were enriched for these transcripts, including 12 related to cellular stress and signaling, immune response and inflammation, and growth, proliferation and development. Conclusion: This study implies that gestational metabolic obesity interacts with offspring’s gene variations to modulate gene expression levels. Grant Funding Source : Supported by the CIHR

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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