Characterization of Maternal Mechanisms Relevant to Metal Exposure-Mediated Infant Birth Weight Outcomes in the MIREC Study
Notice bibliographique
Résumé
There is growing evidence on the association between prenatal metal exposures and adverse pregnancy outcomes. Heavy metals such as arsenic (As), cadmium (Cd), mercury (Hg) and lead (Pb) are considered as endocrine disrupting chemicals and elevated exposure to these metals during pregnancy is associated with adverse effects on maternal and infant health. Nevertheless, mechanistic understanding is required to establish biological plausibility of such associations. The objective of this study was to gain insight into metal exposure-related adverse birth outcomes by understanding maternal systemic changes at the molecular level.The Maternal-Infant Research on Environmental Chemicals (MIREC) study was employed for this purpose. Third trimester maternal plasma samples were analysed for target oxidative /nitrative stress markers (e.g 8-isoprostane, 3-nitrotyrosine) by competitive enzyme immunoassay and HPLC-Coularray as well as matrix metalloproteinases, a class of enzymes and other markers of inflammation (e.g. Cytokines, cellular adhesion molecules) were measured by affinity-based multiplex array and HPLC-Fluorescence detection methods. Pearson product moment correlations, chi-squared tests and multivariate models were used to analyse the associations among maternal blood metal (Cd, Hg, Pb, As, manganese Mn) levels, plasma biomarkers, physiological changes and birth weight. Our results revealed maternal metal exposure-specific responses (p<0.05) on markers of oxidative stress pathways (e.g 8-isoprostane) and matrix metalloproteinases (MMPs), in maternal circulation. Interestingly, statistically significant (p<0.05) correlations were seen between oxidative stress pathways, MMPs and other inflammatory mediators relevant to infant birth weight changes. Our findings imply that metal exposures potentially can mediate maternal oxidative stress pathways which can alter MMP profiles and associated inflammatory processes, thus adversely impacting on infant birth weights.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».