Human Serum PCSK9 Is Elevated at Parturition in Comparison to Nonpregnant Subjects While Serum PCSK9 from Umbilical Cord Blood is Lower Compared to Maternal Blood
Notice bibliographique
Résumé
Background. Serum lipids including total cholesterol (TC), triglycerides (TG), and low density lipoprotein cholesterol (LDL-C) are increased in pregnancy. Serum proprotein convertase subtilisin kexin 9 (PCSK9) is a significant player in lipoprotein metabolism. Circulating PCSK9 downregulates the LDL receptor on the surface of the liver, inhibiting clearance of LDL-C. Therefore, our study assessed serum PCSK9 concentrations at parturition (Maternal) compared to a nonpregnant (Control) cohort, as well as between mother and newborn (Maternal and Newborn). Methods. Blood was collected from women at parturition and from umbilical cords. Serum lipids and PCSK9 were measured and data were analysed for significance by Mann-Whitney U test at P < 0.05 and presented as median levels. Spearman's correlations were made at a 95% confidence interval. Results. Serum PCSK9 was significantly higher in Maternal versus Control cohorts (493.1 versus 289.7 ng/mL; P < 0.001, resp.), while the Newborn cohort was significantly lower than Maternal (278.2 versus 493.1 ng/mL; P < 0.0001, resp.). PCSK9 was significantly correlated with TC and HDL-C in Maternal and with TC, LDL-C, and HDL-C in Newborn cohorts. Conclusions. Our study provides the first quantitative report on PCSK9 in pregnancy (at parturition) and in umbilical cord blood. Further research will determine how these changes may affect lipoprotein levels during this physiological state.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».