Are dopamine-related genotypes risk factors for excessive gestational weight gain?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Excessive gestational weight gain is associated with postpartum weight retention and downstream child obesity. Dopamine plays a critical role in the regulation of energy intake and body weight. The purpose of this study was to examine the relationship between excessive gestational weight gain and dopamine pathway-related polymorphisms, namely the variable nucleotide tandem repeat in the 3'untranslated region (UTR) region of the SLC6A3 (DAT-1) dopamine transporter gene and the 30-base pair variable nucleotide tandem repeat polymorphism of the 5'UTR of the monoamine oxidase-A (MAO-A) gene. METHODS: Ninety-three women of mean age 31.7 ± 4.2 years were recruited from the Ottawa and Kingston birth cohort and assessed at 12-20 weeks' gestation. Mean body mass index was 22.7 ± 2.5 kg/m(2). Excessive gestational weight gain was defined according to the 2009 Institute of Medicine guidelines based on body mass index. Genotype analyses were performed using polymerase chain reaction and agarose gel electrophoresis. RESULTS: There was no relationship between the prevalence or magnitude of excessive gestational weight gain among women with the 3' UTR single nucleotide polymorphism of the DAT-1 gene. However, 70% (19 of 27) of women carrying the MAO-A 4/4 (high activity) allele exceeded recommendations for gestational weight gain compared with 48% (32 of 60) of those with the pooled 3/3, 3/4, and 3/3.5 (low activity) alleles (P < 0.05). Similarly, those with the MAO-A 4/4 allele had significantly greater gestational weight gain than those with the 3/3, 3/4, or 3/3.5 pooled genotypes (19.3 ± 4.1 versus 17.0 ± 5.0 kg, P = 0.03). CONCLUSION: Carriers of the 4/4 variants of the MAO-A gene may be at increased risk for excessive gestational weight gain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».