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Enregistrement W4387392883 · doi:10.1159/000534452

Folate and Choline: Does It Take Two to Tango in Early Programming of Disease?

2023· review· en· W4387392883 sur OpenAlexaff
Vicki Chen, Jacob L. Schwartz, Clara E. Cho

Notice bibliographique

RevueLifestyle Genomics · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFolate and B Vitamins Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCholineOffspringMicronutrientPregnancyPhysiologyB vitaminsMedicineEndocrinologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The early life period marks a critical time during which the health trajectory of offspring can be shaped by external influences including maternal nutrition. Folate and choline are water-soluble micronutrients important for fetal development and involved in one-carbon metabolism. Intakes above and below the recommendations commonly occur for both of these nutrients including over-consumption of synthetic folic acid due to widespread vitamin supplement uses and discretionary fortification practices, whereas choline is under-consumed by a majority of the populations including pregnant women. Despite these intake patterns, their long-term impact on offspring health is largely unknown. Moreover, limited attention has been on the combined effects of folate and choline despite being metabolically interrelated as methyl nutrients. This review summarizes evidence from animal models and human studies investigating the role of inadequate or supplemental maternal intakes of folic acid, choline and combined effects of folic acid, and choline as modulators of health and disease in offspring. With the recent rise in the prevalence of obesity and metabolic diseases, our primary measures of interest were metabolic outcomes. SUMMARY: Studies examining the role of maternal intakes of folic acid and/or choline in metabolic phenotypes of offspring have mostly been conducted in animal models with a limited number of reports that consider folate and choline together. An interdependent relationship has been demonstrated between folate and choline in studies where a deficiency in one leads to metabolic aberrations in another. Both deficient and excess maternal intakes of folic acid (in varying doses) have been shown to increase risk of obesity and characteristics of the metabolic syndrome in offspring but these findings were restricted to animal studies. Potential metabolic benefits of choline have been suggested in the presence of obesogenic environment but human data were sparse. An imbalanced intake of high folic acid and inadequate choline in the gestational diet created adverse consequences consistent with the obesogenic phenotypes whereas narrowing this imbalance with high choline blocked these effects. Mechanisms by which maternal folate and/or choline influence offspring outcomes may involve epigenetic modification of gene expression with DNA methylation that can be altered globally and gene-specifically. However, the effects of epigenetic programming were inconsistent as compensatory changes in metabolic products may occur and other contributors including the gut microbiota may provide additional insights into the mechanisms. KEY MESSAGES: Maternal intakes of folic acid and/or choline can impact offspring's long-term health, with metabolic consequences that may arise from imbalances between folate and choline. However, there is a paucity of mechanistic understanding as various contributors influence programming effects including those beyond epigenetics. As folate and choline are metabolically interrelated, future studies need to consider both nutrients to better elucidate metabolic programming of health and disease.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,329 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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