PPARGC1α gene DNA methylation variations in human placenta mediate the link between maternal hyperglycemia and leptin levels in newborns
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children exposed to gestational diabetes mellitus (GDM) are at a higher risk of developing obesity and type 2 diabetes. This susceptibility might involve brown adipose tissue (BAT), which is suspected to protect against obesity. The objective of this study is to assess whether fetal exposure to maternal hyperglycemia is associated with DNA methylation variations in genes involved in BAT genesis and activation. METHODS: DNA methylation levels at the PRDM16, BMP7, CTBP2, and PPARGC1α gene loci were measured in placenta samples using bisulfite pyrosequencing in E-21 (n = 133; 33 cases of GDM) and the HumanMethylation450 array in Gen3G (n = 172, all from non-diabetic women) birth cohorts. Glucose tolerance was assessed in all women using an oral glucose tolerance test at the second trimester of pregnancy. Participating women were extensively phenotyped throughout pregnancy, and placenta and cord blood samples were collected at birth. RESULTS: We report that maternal glycemia at the second and third trimester of pregnancy are correlated with variations in DNA methylation levels at PRDM16, BMP7, and PPARGC1α and with cord blood leptin levels. Variations in PRDM16 and PPARGC1α DNA methylation levels were also correlated with cord blood leptin levels. Mediation analyses support that DNA methylation variations at the PPARGC1α gene locus explain 0.8 % of the cord blood leptin levels variance independently of maternal fasting glucose levels (p = 0.05). CONCLUSIONS: These results suggest that maternal glucose in pregnancy could produce variations in DNA methylation in BAT-related genes and that some of these DNA methylation marks seem to mediate the impact of maternal glycemia on cord blood leptin levels, an adipokine regulating body weight.
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 | 0,001 |
| 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 ».