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Enregistrement W3202755349 · doi:10.2217/epi-2021-0220

Associations between an Integrated Component of Maternal Glycemic Regulation in Pregnancy and Cord Blood DNA Methylation

2021· article· en· W3202755349 sur OpenAlexafffund
Diana L. Juvinao-Quintero, Andrés Cárdenas, Patrice Perron, Luigi Bouchard, Sharon M. Lutz, Marie‐France Hivert

Notice bibliographique

RevueEpigenomics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesCanadian Institutes of Health ResearchNational Heart, Lung, and Blood InstituteDiabète Québec
Mots-clésdNaMDNA methylationTXNIPBiologyPlacentaPregnancyGestational diabetesCord bloodGlycemicEpigenomeDiabetes mellitusEndocrinologyFetusBioinformaticsInternal medicinePhysiologyMedicineGestationGeneticsGeneOxidative stress

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Previous studies suggest that fetal programming to hyperglycemia in pregnancy is due to modulation of DNA methylation (DNAm), but they have been limited in their maternal glycemic characterization. Methods: In the Gen3G study, we used a principal component analysis to integrate multiple glucose and insulin values measured during the second trimester oral glucose tolerance test. We investigated associations between principal components and cord blood DNAm levels in an epigenome-wide analysis among 430 mother–child pairs. Results: The first principal component was robustly associated with lower DNAm at cg26974062 (TXNIP; p = 9.9 × 10-9) in cord blood. TXNIP is a well-known DNAm marker for type 2 diabetes in adults. Conclusion: We hypothesize that abnormal glucose metabolism in pregnancy may program dysregulation of TXNIP across the life course.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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