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Enregistrement W3048737782 · doi:10.1101/2020.08.13.249300

Maternal high fat diet alters lactation-specific miRNA expression and programs the DNA methylome in the amygdala of female offspring

2020· preprint· en· W3048737782 sur OpenAlexafffund
Sameera Abuaish, Sanoji Wijenayake, Wilfred C. de Vega, Christine M.W. Lum, Aya Sasaki, Patrick O. McGowan

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPrincess Nourah Bint Abdulrahman University
Mots-clésOffspringDNA methylationEpigeneticsDNMT1LactationBiologymicroRNAAmygdalaMethylationDNA methyltransferaseMethyltransferaseEndocrinologyInternal medicineGene expressionGeneGeneticsPregnancyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Adverse maternal diets high in saturated fats are associated with impaired neurodevelopment and epigenetic modifications in offspring. Maternal milk, the primary source of early life nutrition in mammals, contains lactation-specific microRNAs (miRNAs). Lactation-specific miRNAs have been found in various offspring tissues in early life, including the brain. We examined the effects of maternal high saturated fat diet (mHFD) on lactation-specific miRNAs that inhibit DNA methyltransferases (DNMTs), enzymes that catalyze DNA methylation modifications, in the amygdala of female offspring during early life and adulthood. Offspring exposed to mHFD showed reduced miR-148/152 and miR-21 transcripts in stomach milk and amygdala in the first week of life. This was associated with increased DNMT1 expression, DNMT activity, and global DNA methylation in the amygdala. In addition, persistent DNA methylation modifications from early life to adulthood were observed in pathways involved in neurodevelopment as well as genes regulating the DNMT machinery and protein function in mHFD offspring. The findings indicate a novel link between exogenous, lactation-specific miRNAs and developmental programming of the neural DNA methylome in offspring.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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