Excessive gestational weight gain and obesity contribute to altered expression of maternal insulin-like growth factor binding protein-3
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Excessive gestational weight gain (GWG) increases risk of large for gestational age neonates and subsequent tracking of excess weight throughout the life course for both mother and child. Although the physiological mechanisms underlying these associations are incomplete, the insulin-like growth factor (IGF) axis has garnered attention for its role in fetal growth and development. Our purpose was to characterize the IGF axis protein expression patterns in mother-infant dyads in respect of excessive GWG. METHODS: WE OBTAINED FASTING SERUM SAMPLES AND CORRESPONDING CORD BLOOD FROM EIGHT CONTROLS (ADHERE GROUP: ie, those who gained in accordance with 2009 Institute of Medicine GWG recommendations) and 13 exceeders (EXCEED group: ie, those who exceeded Institute of Medicine GWG recommendations). At study completion, we examined protein expression of IGF-I, IGF-II, IGF binding protein (IGFBP)-1, IGFBP-3, IGFBP-4, and hormone concentrations in both maternal and cord blood. RESULTS: Between-group comparisons were made and revealed elevated maternal leptin (P ≤ 0.05) concentrations in gravidas who exceeded recommendations. There was a significantly higher number of obese women in the EXCEED group (P < 0.05). After adjustment, maternal leptin levels were positively correlated with maternal homeostasis model of assessment for insulin resistance score and excessive GWG (P ≤ 0.01). However, serum IGFBP-3 expression in the EXCEED mothers was greater than that in the ADHERE group (P ≤ 0.05). CONCLUSION: These findings provide preliminary evidence suggesting that small deviations in IGFBP-regulated IGF bioavailability arising from excessive GWG/positive energy balance may affect adipocyte differentiation through subclinical insulin resistance.
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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 | 0,001 |
| 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 ».