Analysis of obstetric complications and uterine connective tissue in tenascin-X-deficient humans and mice
Notice bibliographique
Résumé
Tenascin-X (TNX) is a large, multi-domain, extracellular matrix glycoprotein. Complete deficiency of TNX in humans leads to a recessive form of Ehlers-Danlos syndrome (EDS), and TNX haploinsufficiency is a cause of hypermobility type EDS. EDS patients appear to have a higher risk of several complications during pregnancy, such as pelvic instability, premature rupture of membranes, and postpartum hemorrhage. Here, we present a study of genitourinary and obstetric complications in TNX-deficient women of reproductive age. We have found complications, such as uterus prolapses, that are in agreement with previous findings in other EDS types. In TNX knockout (KO) mice, we have observed mild pregnancy-related abnormalities. Morphological and immunohistological analysis of uterine tissues has not revealed obvious quantitative or spatial differences between TNX KO and wildtype mice with respect to collagen types I, III, V, and XII or elastic fibers. We conclude that TNX-deficient women are at risk of obstetric complications, but that TNX KO mice show only a mild phenotype. Furthermore, we show that TNX is involved in the stability of elastic fibers rather than in their initial deposition.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».