Maternal Whole Blood Gene Expression at 18 and 28 Weeks of Gestation Associated with Spontaneous Preterm Birth in Asymptomatic Women
Notice bibliographique
Résumé
The heterogeneity of spontaneous preterm birth (SPTB) requires an interdisciplinary approach to determine potential predictive risk factors of early delivery. The aim of this study was to investigate maternal whole blood gene expression profiles associated with spontaneous preterm birth (SPTB, <37 weeks) in asymptomatic pregnant women. The study population was a matched subgroup of women (51 SPTBs, 114 term delivery controls) who participated in the All Our Babies community based cohort in Calgary (n = 1878). Maternal blood at 17-23 (sampling time point 1, T1) and 27-33 weeks of gestation (T2) were collected. Total RNA was extracted and microarray was performed on 326 samples (165 women). Univariate analyses determined significant clinical factors and differential gene expression associated with SPTB. Thirteen genes were validated using qRT-PCR. Three multivariate logistic models were constructed to identify gene expression at T1 (Model A), T2 (Model B), and gene expression fold change from T1 to T2 (Model C) associated with SPTB. All models were adjusted for clinical factors. Model C can predict SPTB with 65% sensitivity and 88% specificity in asymptomatic women after adjusting for history of abortion and anaemia (occurring before T2). Clinical data enhanced the sensitivity of the Models to predict SPTB. In conclusion, clinical factors and whole blood gene expression are associated with SPTB in asymptomatic women. An effective screening tool for SPTB during pregnancy would enable targeted preventive approaches and personalised antenatal care.
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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 ».