Postpartum alterations following inflammation in rat pregnancy: a discovery proteomic analysis
Notice bibliographique
Résumé
Women with a history of preeclampsia have an increased risk of subsequent cardiovascular and metabolic disease. While aberrant inflammation during pregnancy is associated with the development of preeclampsia, whether maternal inflammation increases the risk of disease later in life is unclear. Using a rat model we determined whether aberrant inflammation in pregnancy alters the levels of plasma proteins associated with cardiovascular and metabolic disease risk in the postpartum period. Pregnant rats were administered lipopolysaccharide (LPS) or saline on gestational days 13.5-16.5 to induce inflammation. Non-pregnant controls consisted of age-matched female rats subjected to similar administration of LPS or saline. Examination of the proteomic profile of plasma collected 16 weeks after delivery or from non-pregnant controls using liquid chromatography-tandem mass spectrometry revealed 100 differentially expressed proteins. Moreover, we identified 188 proteins in pregnant rats, of which 49 were differentially expressed in saline- vs LPS-treated dams. Of the 49 proteins regulated by LPS, 28 were pregnancy specific. PANTHER classification software, DAVID database and Ingenuity Pathways analysis revealed that the differentially expressed proteins in pregnant saline vs LPS-treated rats are associated with alterations in lipid and glucose metabolism and atherosclerosis, all of which may contribute to cardiovascular and metabolic disease risk. Results from proteomic and pathway analyses were validated by immunoassay of three serum proteins selected a priori and by assessment of serum metabolites. This discovery study demonstrates that aberrant inflammation during pregnancy results in long-lasting postpartum physiological alterations known to be associated with metabolic and cardiovascular disease.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».