95-OR: Plasma miRNAs Levels at First Trimester of Pregnancy Predict Insulin Sensitivity Estimated at the Second Trimester of Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Gestational diabetes mellitus (GDM) is the most common pregnancy complication with a prevalence of 14% worldwide and has important consequences on both the mother and her child. GDM results from imbalance between insulin secretion capacity response and decreasing insulin sensitivity in pregnancy. MicroRNAs (miRNAs) are small (19-24nt) single-stranded RNA molecules involved in post-transcriptional regulation through binding to targeted mRNAs. MiRNAs are thought to regulate many physiological processes including glucose homeostasis. Objective: Identify plasmatic miRNAs at the first trimester of pregnancy that predict insulin sensitivity (IS; as estimated with the Matsuda index) assessed between the 24th and the 28thweek of pregnancy. Methods: miRNAs were quantified by next generation sequencing in 443 plasma samples from the Gen3G birth-cohort. DESeq2 package was applied to identify miRNAs associated with IS. Glmnet package was used to compute lasso regression and find the minimum number of miRNAs predicting IS. Results: On average, participants were 28.43 ± 4.3 (18-47) years old and had a BMI of 26.1 ± 6.1 (16.6-54.1) kg/m2 at first trimester and had a Matsuda index of 8.41 ± 4.9 (0.77-37.53) at second trimester. A total of 106 miRNAs were associated with IS (p-adjusted for false discovery rate <0.1) when analyses were corrected for gestational age at blood collection, with 37 of them remaining significant after further correction for maternal age and BMI measured at first trimester. A lasso regression selected 27 of these miRNAs along with maternal age and BMI and overall explained 32% of the variability of IS at second trimester. Conclusion: miRNAs quantified at first trimester of pregnancy are associated with and predictive of maternal IS estimated at second trimester. These miRNAs are likely involved in the pathophysiology of GDM and provide novel promising biomarkers for predicting glucose metabolism dysregulation in pregnancy. Disclosure C. Légaré: None. V. Desgagné: None. F. White: None. M.S. Scott: None. P. Perron: None. M. Hivert: None. R. Guérin: None. L. Bouchard: None. Funding IRSC (IGH-155183)
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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 ».