Mendelian randomization supports causality between maternal hyperglycemia and epigenetic regulation of leptin gene in newborns
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Leptin is an adipokine that acts in the central nervous system and regulates energy balance. Animal models and human observational studies have suggested that leptin surge in the perinatal period has a critical role in programming long-term risk of obesity. In utero exposure to maternal hyperglycemia has been associated with increased risk of obesity later in life. Epigenetic mechanisms are suspected to be involved in fetal programming of long term metabolic diseases. We investigated whether DNA methylation levels near LEP locus mediate the relation between maternal glycemia and neonatal leptin levels using the 2-step epigenetic Mendelian randomization approach. We used data and samples from up to 485 mother-child dyads from Gen3G, a large prospective population-based cohort. First, we built a genetic risk score to capture maternal glycemia based on 10 known glycemic genetic variants (GRS10) and showed it was an adequate instrumental variable (β = 0.046 mmol/L of maternal fasting glucose per additional risk allele; SE = 0.007; P = 7.8 × 10(-11); N = 467). A higher GRS10 was associated with lower methylation levels at cg12083122 located near LEP (β = -0.072 unit per additional risk allele; SE = 0.04; P = 0.05; N = 166). Direction and effect size of association between the instrumental variable GRS10 and methylation at cg12083122 were consistent with the negative association we observed using measured maternal glycemia. Lower DNA methylation levels at cg12083122 were associated with higher cord blood leptin levels (β = -0.17 log of cord blood leptin per unit; SE = 0.07; P = 0.01; N = 170). Our study supports that maternal glycemia is part of causal pathways influencing offspring leptin epigenetic regulation.
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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 | 0,001 | 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 découle