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Enregistrement W4205440149 · doi:10.1186/s12958-021-00883-1

Human plasma pregnancy-associated miRNAs and their temporal variation within the first trimester of pregnancy

2022· article· en· W4205440149 sur OpenAlexafffund
Cécilia Légaré, Andrée‐Anne Clément, Véronique Desgagné, Kathrine Thibeault, Frédérique White, Simon‐Pierre Guay, Benoît J. Arsenault, Michelle S. Scott, Pierre‐Étienne Jacques, Patrice Perron, Renée Guérin, Marie‐France Hivert, Luigi Bouchard

Notice bibliographique

RevueReproductive Biology and Endocrinology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecUniversité LavalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeMcGill University Health CentreUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchMcGill UniversityGénome QuébecCompute CanadaDiabète QuébecCanadian Diabetes Association
Mots-clésPregnancymicroRNABiologyPlacentaFetusTrophoblastFold changeBioinformaticsGestationGeneAndrologyPhysiologyGene expressionGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background During pregnancy, maternal metabolism undergoes substantial changes to support the developing fetus. Such changes are finely regulated by different mechanisms carried out by effectors such as microRNAs (miRNAs). These small non-coding RNAs regulate numerous biological functions, mostly through post-transcriptional repression of gene expression. miRNAs are also secreted in circulation by numerous organs, such as the placenta. However, the complete plasmatic microtranscriptome of pregnant women has still not been fully described, although some miRNA clusters from the chromosome 14 (C14MC) and the chromosome 19 (C19MC and miR-371-3 cluster) have been proposed as being specific to pregnancy. Our aims were thus to describe the plasma microtranscriptome during the first trimester of pregnancy, by assessing the differences with non-pregnant women, and how it varies between the 4th and the 16th week of pregnancy. Methods Plasmatic miRNAs from 436 pregnant (gestational week 4 to 16) and 15 non-pregnant women were quantified using Illumina HiSeq next-generation sequencing platform. Differentially abundant miRNAs were identified using DESeq2 package (FDR q-value ≤ 0.05) and their targeted biological pathways were assessed with DIANA-miRpath. Results A total of 2101 miRNAs were detected, of which 191 were differentially abundant (fold change < 0.05 or > 2, FDR q-value ≤ 0.05) between pregnant and non-pregnant women. Of these, 100 miRNAs were less and 91 miRNAs were more abundant in pregnant women. Additionally, the abundance of 57 miRNAs varied according to gestational age at first trimester, of which 47 were positively and 10 were negatively associated with advancing gestational age. miRNAs from the C19MC were positively associated with both pregnancy and gestational age variation during the first trimester. Biological pathway analysis revealed that these 191 (pregnancy-specific) and 57 (gestational age markers) miRNAs targeted genes involved in fatty acid metabolism, ECM-receptor interaction and TGF-beta signaling pathways. Conclusion We have identified circulating miRNAs specific to pregnancy and/or that varied with gestational age in first trimester. These miRNAs target biological pathways involved in lipid metabolism as well as placenta and embryo development, suggesting a contribution to the maternal metabolic adaptation to pregnancy and fetal growth.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations38
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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