Maternal Iron Deficiency Alters Trophoblast Differentiation and Placental Development in Rat Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Iron deficiency, which occurs when iron demands chronically exceed intake, is prevalent in pregnant women. Iron deficiency during pregnancy poses major risks for the baby, including fetal growth restriction and long-term health complications. The placenta serves as the interface between a pregnant mother and her baby, and it ensures adequate nutrient provisions for the fetus. Thus, maternal iron deficiency may impact fetal growth and development by altering placental function. We used a rat model of diet-induced iron deficiency to investigate changes in placental growth and development. Pregnant Sprague-Dawley rats were fed either a low-iron or iron-replete diet starting 2 weeks before mating. Compared with controls, both maternal and fetal hemoglobin were reduced in dams fed low-iron diets. Iron deficiency decreased fetal liver and body weight, but not brain, heart, or kidney weight. Placental weight was increased in iron deficiency, due primarily to expansion of the placental junctional zone. The stimulatory effect of iron deficiency on junctional zone development was recapitulated in vitro, as exposure of rat trophoblast stem cells to the iron chelator deferoxamine increased differentiation toward junctional zone trophoblast subtypes. Gene expression analysis revealed 464 transcripts changed at least 1.5-fold (P < 0.05) in placentas from iron-deficient dams, including altered expression of genes associated with oxygen transport and lipoprotein metabolism. Expression of genes associated with iron homeostasis was unchanged despite differences in levels of their encoded proteins. Our findings reveal robust changes in placentation during maternal iron deficiency, which could contribute to the increased risk of fetal distress in these pregnancies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».