Profiles of gene expression in maternal blood predict offspring birth weight in normal pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
The association between lower birth weight and increased disease risk in adulthood has drawn attention to the physiological processes that shape the gestational environment. We implement genome-wide transcriptional profiling of maternal blood samples to identify subsets of genes and associated transcription control pathways that predict offspring birth weight. Female participants (N = 178, mean = 27.0 years) in a prospective observational birth cohort study were contacted between 2009 and 2014 to identify new pregnancies. An in-home interview was scheduled for early in the third trimester (mean = 30.3 weeks) to collect pregnancy-related information and a blood sample, and birth weight was measured shortly after delivery. Transcriptional activity in white blood cells was determined with a whole-genome gene expression direct hybridization assay. Fifty transcripts were differentially expressed in association with offspring birth weight, with 18 up-regulated in relation to lower birth weight, and 32 down-regulated. Examination of transcription control pathways identified increased activity of NF-κB, AP-1, EGR1, EGR4, and Gfi families, and reduced the activity of CEBP, in association with lower birth weight. Transcript origin analyses identified non-classical CD16+ monocytes, CD1c+ myeloid dendritic cells, and neutrophils as the primary cellular mediators of differential gene expression. These results point toward a systematic regulatory shift in maternal white blood cell activity in association with lower offspring birth weight, and they suggest that analyses of gene expression during gestation may provide insight into regulatory and cellular mechanisms that influence birth outcomes.
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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) | 0,000 | 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 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 ».