Genetic variation in placental insufficiency: What have we learned over time?
Notice bibliographique
Résumé
Genetic variation shapes placental development and function, which has long been known to impact fetal growth and pregnancy outcomes such as miscarriage or maternal pre-eclampsia. Early epidemiology studies provided evidence of a strong heritable component to these conditions with both maternal and fetal-placental genetic factors contributing. Subsequently, cytogenetic studies of the placenta and the advent of prenatal diagnosis to detect chromosomal abnormalities provided direct evidence of the importance of spontaneously arising genetic variation in the placenta, such as trisomy and uniparental disomy, drawing inferences that remain relevant to this day. Candidate gene approaches highlighted the role of genetic variation in genes influencing immune interactions at the maternal-fetal interface and angiogenic factors. More recently, the emergence of molecular techniques and in particular high-throughput technologies such as Single-Nucleotide Polymorphism (SNP) arrays, has facilitated the discovery of copy number variation and study of SNP associations with conditions related to placental insufficiency. This review integrates past and more recent knowledge to provide important insights into the role of placental function on fetal and perinatal health, as well as into the mechanisms leading to genetic variation during development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».