Placenta nutrient transport-related gene expression: the impact of maternal obesity and excessive gestational weight gain
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 ».