Impact of maternal undernutrition and fetal number on glucocorticoid, growth hormone and insulin-like growth factor receptor mRNA abundance in the ovine fetal kidney
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiological and animal studies strongly indicate that the environment experienced in utero determines, in part, an individual's likelihood of developing cardiovascular disease in later life. This risk has been further linked to impaired kidney function, as a result of compromised development during fetal life. The present study therefore examined the influence of maternal nutrient restriction (NR), targeted at specific periods of kidney development during early to mid gestation, on the mRNA abundance of receptors for glucocorticoid (GCR), growth hormone (GHR) and insulin-like growth factors-I (IGF-IR) and -II (IGF-IIR), and the IGF-I and -II ligands. This was undertaken in both singleton and twin fetuses. At conception ewes were randomly allocated to either an adequately fed control group or one of four nutrient-restricted groups that were fed half the control amount from 0 to 30, 31 to 65, 66 to 110 or 0 to 110 days gestation. At 110 days gestation all ewes were humanely euthanased and fetal kidneys and surrounding adipose tissue sampled. There was no effect of NR or fetal number on kidney weight, shape or nephron number, but the surrounding fat mass was increased in singleton fetuses exposed to NR for 110 days. An increase in kidney mRNA abundance with NR only occurred in singleton fetuses where IGF-IR mRNA was enhanced with NR from 66-110 days gestation. In twin fetuses, NR had no effect on mRNA abundance. However, for all genes examined mRNA expression was lower in the kidneys of twin compared with singleton fetuses following NR, and the magnitude of the effect was dependent on the timing of NR. In conclusion, the abundance of mRNA for receptors which regulate fetal kidney development are lower in twin animals compared with singletons following periods of nutrient deficiency. This may impact on later kidney development and function.
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 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) | 0,000 | 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 ».