A genetic link between prepregnancy body mass index, postpartum weight retention, and offspring weight in early childhood
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The effects of maternal prepregnancy body mass index (BMI) and gestational weight gain (GWG) on maternal and offspring obesity traits, as well as the maternal and offspring genetic contribution to GWG and postpartum weight retention, were examined. METHODS: Blood samples from mothers (n = 608) and offspring (n = 541) were genotyped for 83 BMI-associated SNPs and 47 waist-to-hip ratio (WHR)-associated SNPs. Linear regression and mixed-effects regression models were performed to examine clinical epidemiological and genetic associations with unweighted and weighted BMI and WHR genetic risk scores (GRS). RESULTS: Prepregnancy BMI was positively associated with offspring weight and BMI Z-score from birth to 5 years. GWG was positively associated with maternal postpartum weight retention at 1 and 5 years and with offspring weight Z-score from birth to 5 years old. The maternal unweighted BMI GRS was associated with prepregnancy BMI, postpartum weight retention at 5 years, and offspring weight Z-score from birth to 5 years old, but not associated with GWG. Both maternal and offspring unweighted WHR GRSs were negatively associated with GWG. CONCLUSIONS: Maternal BMI-associated SNPs may contribute to the genetic link between prepregnancy BMI variation, long-term postpartum weight retention, and offspring birth weight and longitudinal weight. Maternal and offspring WHR-associated SNPs may contribute to GWG variation.
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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 ».