Persistence of risk factors associated with maternal cardiovascular disease following aberrant inflammation in rat pregnancy†
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pre-eclampsia is associated with increased risk of subsequent cardiovascular and metabolic disease in the affected mothers. While aberrant inflammation contributes to the pathophysiology of pre-eclampsia, it is unclear whether maternal inflammation contributes to the increased risk of disease. Here, we determined the effect of aberrant inflammation in pregnancy on cardiovascular and metabolic disease risk factors. METHODS: Wistar rats were administered low doses of lipopolysaccharide (LPS) on gestational days (GD) 13.5-16.5 to induce inflammation. Controls included pregnant rats treated with saline and nonpregnant rats treated with LPS or saline. We previously showed that LPS-treated pregnant rats exhibit key features of pre-eclampsia. Echocardiographic parameters, heart weight, blood pressure, blood lipids, pulse-wave velocity, and glucose tolerance, were assessed at 16 weeks postpartum. Messenger RNA levels of transcription factors associated with cardiac growth were measured in left ventricular tissue; histone modifications and global DNA methylation were determined in hearts and livers at GD 17.5 and at 16 weeks postpartum. RESULTS: Compared with saline-treated pregnant rats and nonpregnant rats treated with LPS or saline, LPS-treated pregnant rats exhibited left ventricular hypertrophy and increased blood cholesterol and low-density lipoprotein levels at 16 weeks postdelivery. LPS-treated rats had increased left ventricular mRNA levels of hypertrophy-associated transcription factors at GD 17.5 and increased levels of modified histones in hearts and livers at GD 17.5 and 16 weeks postpartum. Other parameters remained unchanged. CONCLUSION: Aberrant inflammation during pregnancy results in persistent alterations in maternal physiological parameters and epigenetic modifications that could contribute to the pathophysiology of cardiovascular disease.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».