MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3196644657 · doi:10.1113/jp281292

Impact of maternal late gestation undernutrition on surfactant maturation, pulmonary blood flow and oxygen delivery measured by magnetic resonance imaging in the sheep fetus

2021· article· en· W3196644657 sur OpenAlexaff
Jiaqi Ren, Jack R. T. Darby, Mitchell C. Lock, Stacey L. Holman, Brahmdeep S. Saini, Emma L. Bradshaw, Sandra Orgeig, Sunthara Rajan Perumal, Michael D. Wiese, Christopher K. Macgowan, Mike Seed, Janna L. Morrison

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFetusMagnetic resonance imagingPulmonary surfactantGestationOxygen deliveryBlood flowMedicineOxygenPhysiologyNuclear magnetic resonancePregnancyInternal medicineChemistryBiologyRadiologyPhysicsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Restriction of fetal substrate supply has an adverse effect on surfactant maturation in the lung and thus affects the transition from in utero placental oxygenation to pulmonary ventilation ex utero. The effects on surfactant maturation are mediated by alteration in mechanisms regulating surfactant protein and phospholipid synthesis. This study aimed to determine the effects of late gestation maternal undernutrition (LGUN) and LGUN plus fetal glucose infusion (LGUN+G) compared to Control on surfactant maturation and lung development, and the relationship with pulmonary blood flow and oxygen delivery ( ) measured by magnetic resonance imaging (MRI) with molecules that regulate lung development. LGUN from 115 to 140 days’ gestation significantly decreased fetal body weight, which was normalized by glucose infusion. LGUN and LGUN+G resulted in decreased fetal plasma glucose concentration, with no change in fetal arterial compared to control. There was no effect of LGUN and LGUN+G on the mRNA expression of surfactant proteins (SFTP) and genes regulating surfactant maturation in the fetal lung. However, blood flow in the main pulmonary artery was significantly increased in LGUN, despite no change in blood flow in the left or right pulmonary artery and to the fetal lung. There was a negative relationship between left pulmonary artery flow and to the left lung with SFTP‐B and GLUT1 mRNA expression, while their relationship with VEGFR2 was positive. These results suggest that increased pulmonary blood flow measured by MRI may have an adverse effect on surfactant maturation during fetal lung development. image Key points Maternal undernutrition during gestation alters fetal lung development by impacting surfactant maturation. However, the direction of change remains controversial. We examined the effects of maternal late gestation maternal undernutrition (LGUN) on maternal and fetal outcomes, signalling pathways involved in fetal lung development, pulmonary haemodynamics and oxygen delivery in sheep using a combination of molecular and magnetic resonance imaging (MRI) techniques. LGUN decreased fetal plasma glucose concentration without affecting arterial . Surfactant maturation was not affected; however, main pulmonary artery blood flow was significantly increased in the LGUN fetuses. This is the first study to explore the relationship between in utero MRI measures of pulmonary haemodynamics and lung development. Across all treatment groups, left pulmonary artery blood flow and oxygen delivery were negatively correlated with surfactant protein B mRNA and protein expression in late gestation.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of PhysiologyMême sujetBirth, Development, and HealthTravaux en français237 207