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Enregistrement W2099620758 · doi:10.3109/14767058.2015.1049522

Placenta nutrient transport-related gene expression: the impact of maternal obesity and excessive gestational weight gain

2015· article· en· W2099620758 sur OpenAlexaff
Kendra Brett, Zachary M. Ferraro, Martin Holčı́k, Kristi B. Adamo

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Maternal-Fetal & Neonatal Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensOttawa HospitalChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlacentaOffspringEndocrinologyObesityPregnancyInternal medicineWeight gainGestational diabetesPI3K/AKT/mTOR pathwayMedicineBiologyGestationFetusBody weightGeneticsSignal transduction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Maternal obesity and excess gestational weight gain (GWG) increase the risk of delivering large infants. This study examined the associations between maternal obesity and GWG on the expression of genes involved in fatty acid, amino acid and glucose transport, and the mechanistic target of rapamycin (mTOR) and insulin signaling axes in the placenta. METHODS: Placenta samples were obtained from lean (n = 11) and obese (n = 10) women. Gene expression in the placenta was measured using polymerase chain reaction. RESULTS: There were no differences in placenta gene expression between the lean and obese women, with the exception of lower expression of mTOR in the women with obesity who delivered male offspring (obese n = 6; lean n = 7). GWG in excess of the upper limit of the body mass index (BMI) specific guidelines was correlated with increased expression of SNAT1 and decreased expression of FABP3, mTOR, IRS1 and IGF1R. CONCLUSIONS: Variations in GWG may alter the expression of genes involved in regulating placental nutrient transport. Future research on placental nutrient transport should account for the sex of the offspring and the percentage of GWG that is gained above the upper limit for the pre-pregnancy BMI.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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