Influences of Gestational Obesity on Associations between Genotypes and Gene Expression Levels in Offspring following Maternal Gastrointestinal Bypass Surgery for Obesity
Notice bibliographique
Résumé
METHODS: Whole-genome genotyping and gene expression analyses in blood of 22 BMS and 23 AMS offspring from 19 mothers were conducted using Illumina HumanOmni-5-Quad and HumanHT-12 v4 Expression BeadChips, respectively. Using PLINK we analyzed interactions between offspring gene variations and maternal surgical status on offspring gene expression levels. Altered biological functions and pathways were identified and visualized using DAVID and Ingenuity Pathway Analysis. RESULTS: Significant interactions (p ≤ 1.22 x 10(-12)) were found for 525 among the 16,060 expressed transcripts: 1.9% of tested SNPs were involved. Gene function and pathway analysis demonstrated enrichment of transcription and of cellular metabolism functions and overrepresentation of cellular stress and signaling, immune response, inflammation, growth, proliferation and development pathways. CONCLUSION: We suggest that impaired maternal gestational metabolic fitness interacts with offspring gene variations modulating gene expression levels, providing potential mechanisms explaining improved cardiometabolic risk profiles of AMS offspring related to ameliorated maternal lipid and carbohydrate metabolism.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».