Gestational Diabetes Alters Offspring DNA Methylation Profiles in Human and Rat: Identification of Key Pathways Involved in Endocrine System Disorders, Insulin Signaling, Diabetes Signaling, and ILK Signaling
Notice bibliographique
Résumé
Gestational diabetes is associated with risk for metabolic disease later in life. Using a cross-species approach in rat and humans, we examined the hypothesis that gestational diabetes during pregnancy triggers changes in the methylome of the offspring that might be mediating these risks. We show in a gestation diabetes rat model, the Cohen diabetic rat, that gestational diabetes triggers wide alterations in DNA methylation in the placenta in both candidate diabetes genes and genome-wide promoters, thus providing evidence for a causal relationship between diabetes during pregnancy and DNA methylation alterations. There is a significant overlap between differentially methylated genes in the placenta and the liver of the rat offspring. Several genes differentially methylated in rat placenta exposed to maternal diabetes are also differentially methylated in the human placenta of offspring exposed to gestational diabetes in utero. DNA methylation changes inversely correlate with changes in expression. The changes in DNA methylation affect known functional gene pathways involved in endocrine function, metabolism, and insulin responses. These data provide support to the hypothesis that early-life exposures and their effects on metabolic disease are mediated by DNA methylation changes. This has important diagnostic and therapeutic implications.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».