Modulation of Cholesterol Transport by Insulin-Treated Gestational Diabetes Mellitus in Human Full-Term Placenta1
Notice bibliographique
Résumé
Gestational diabetes mellitus (GDM) is a common complication of pregnancy that is characterized by glucose intolerance, leads to dyslipidemia, and is aggravated by obesity. Cholesterol is taken up by the placenta as part of lipoproteins through the scavenger receptor class B type I receptor (SRBI), low-density lipoprotein receptor (LDLR), and very low density lipoprotein receptor (VLDLR), and its efflux is then mediated by ABCA1 and ABCG1. PCSK9 is involved in the degradation of LDLR and VLDLR. The goal of this study was to evaluate the impact of GDM and prepregnancy body mass index (BMI) on cholesterol transport through the modulation of the expression of several key players. Human full-term placenta, maternal, and venous cord blood samples were obtained at delivery from normal-weight women without GDM (n = 10), normal-weight women with GDM (n = 6), and overweight/obese women with GDM (n = 6). Lipids (total cholesterol, high-density lipoprotein, low-density lipoprotein, triglycerides, free fatty acids, apolipoprotein A1, apolipoprotein B100) levels were evaluated in blood samples. Messenger RNA and protein expression levels (LDLR, VLDLR, SRBI, ABCA1, ABCG1, proprotein convertase subtilisin/kexin type 9, liver x receptors, peroxisome proliferator-activated receptors) were assessed in human full-term placenta, respectively, by real-time RT-PCR and Western blots. Lipoprotein lipase activity was evaluated using a commercial kit on tissue homogenates. Overall, our study demonstrates that GDM affects the maternal and neonatal lipid profiles as well as different key players of placental cholesterol transfer from the maternal to the fetal circulation, depending on the maternal BMI. These changes could affect the fetal metabolism and predispose the fetus to future metabolic diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».