Mediation Analysis Supports a Causal Relationship between Maternal Hyperglycemia and Placental DNA Methylation Variations at the Leptin Gene Locus and Cord Blood Leptin Levels
Notice bibliographique
Résumé
Changes in fetal DNA methylation (DNAm) of the leptin (LEP) gene have been associated with exposure to maternal hyperglycemia, but their links with childhood obesity risk are still unclear. We investigated the association between maternal hyperglycemia, placental LEP DNAm (25 5′-C-phosphate-G-3′ (CpG) sites), neonatal leptinemia, and adiposity (i.e., BMI and skinfold thickness (ST) (subscapular (SS) + triceps (TR) skinfold measures, and the ratio of SS:TR) at 3-years-old, in 259 mother–child dyads, from Gen3G birth cohort. We conducted multivariate linear analyses adjusted for gestational age at birth, sex of the child, age at follow-up, and cellular heterogeneity. We assessed the causal role of DNAm in the association between maternal glycemia and childhood outcomes, using mediation analysis. We found three CpGs associated with neonatal leptinemia (p ≤ 0.002). Of these, cg05136031 and cg15758240 were also associated with BMI (β = −2.69, p = 0.05) and fat distribution (β = −0.581, p = 0.05) at 3-years-old, respectively. Maternal glycemia was associated with DNAm at cg15758240 (β = −0.01, p = 0.04) and neonatal leptinemia (β = 0.19, p = 0.004). DNAm levels at cg15758240 mediates 0.8% of the association between maternal glycemia and neonatal leptinemia (p < 0.001). Our results support that DNAm regulation of the leptin pathway in response to maternal glycemia might be involved in programming adiposity in childhood.
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 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 | 0,001 | 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 ».