Maternal Body Mass Index Is Associated with Profile Variation in Circulating MicroRNAs at First Trimester of Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Many women enter pregnancy with overweight and obesity, which are associated with complications for both the expectant mother and her child. MicroRNAs (miRNAs) are short non-coding RNAs that regulate many biological processes, including energy metabolism. Our study aimed to identify first trimester plasmatic miRNAs associated with maternal body mass index (BMI) in early pregnancy. We sequenced a total of 658 plasma samples collected between the 4th and 16th week of pregnancy from two independent prospective birth cohorts (Gen3G and 3D). In each cohort, we assessed associations between early pregnancy maternal BMI and plasmatic miRNAs using DESeq2 R package, adjusting for sequencing run and lane, gestational age, maternal age at the first trimester of pregnancy and parity. A total of 38 miRNAs were associated (FDR q < 0.05) with BMI in the Gen3G cohort and were replicated (direction and magnitude of the fold change) in the 3D cohort, including 22 with a nominal p-value < 0.05. Some of these miRNAs were enriched in fatty acid metabolism-related pathways. We identified first trimester plasmatic miRNAs associated with maternal BMI. These miRNAs potentially regulate fatty acid metabolism-related pathways, supporting the hypothesis of their potential contribution to energy metabolism regulation in early pregnancy.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».