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Enregistrement W4396652150 · doi:10.1093/jas/skae102.063

131 DNA methylation profile in bovine fetal liver is affected by maternal vitamin and mineral supplementation during early gestation

2024· article· en· W4396652150 sur OpenAlexaff
Muhammad Anas, Alison K Ward, Kacie L McCarthy, Pawel P. Borowicz, Lawrence P P Reynold, Joel S Caton, Carl R Dahlen, Wellison J j S Diniz

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGestationDNA methylationFetusMethylationVitaminBiologyPhysiologyPregnancyObstetricsAndrologyMedicineEndocrinologyDNABiochemistryGeneticsGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Early gestation is the critical period for successful pregnancy establishment. During this period, maternal nutrition affects fetal development with potentially long-lasting consequences on offspring performance. Despite the known effects of vitamins and minerals on embryonic development, supplementation is still not a widely adopted practice. Here we focused on the effects of maternal vitamin and mineral supplementation from pre-breeding to d 83 of gestation. We hypothesized that the DNA methylation pattern of genes involved with fetal hepatic metabolism and function would be altered in response to vitamin and mineral supplementation during early gestation. Sixteen Angus crossbred heifers (~16 mo of age) were randomly assigned to either a treatment (vitamin and mineral supplementation, VTM, n = 8) or control (corn-based carrier without supplementation, NoVTM, n = 8) group. Supplemented heifers received 0.45 kg •heifer-1•d-1 of to provide 113 g of vitamin-mineral premix (Purina Wind & Rain Storm All-Season 7.5 Complete, Land O’Lakes, Inc., Arden Hills, MN) from d 71 to 148 before breeding to d 83 of gestation. All heifers received 100% of NRC recommended nutritional requirements targeting 0.28 kg •heifer-1•d-1 of gain. The heifers were bred through artificial insemination following a 7-d Co-Synch + CIDR estrus synchronization protocol. All pregnant heifers were surgically ovariohysterectomized on d 83, and liver samples were collected from the fetuses. DNA methylation profiles from 16 fetuses (8 per treatment) were determined using Reduced Representation Bisulfite Sequencing (RRBS). The analysis was conducted using methylKit pipeline where data was normalized using principal components. We identified 794 differentially methylated cytosines (DMCs) for the control (NoVTM) vs VTM comparison. Most of the DMCs were found in introns followed by intergenic, promoter, and exonic regions. Among these DMCs, 60% (479) were hypermethylated and 40% (315) were hypomethylated, potentially regulating 739 nearby genes (FDR < 0.1). Biological processes over-represented by these genes included transport of ions through voltage gated channels (KCNK13, KCNT1, CACNA1B, KCNK9, LRRC55, KCNAB2, CACNA1S, KCNJ2, CACNG5, CLIC5, TPCN2, KCNQ1), which may be associated to pregnancy establishment by inducing pregnancy-associated relaxation and uterine artery dilatation. Some genes associated with structural development were also regulated by VTM supplementation (i.e., TIAM1, COL18A1, DYSF, BMP10, RXRA, EHMT1, COL4A2, PLEC, ZFAT, MTMR2, NAV1, ANHX, ACACB, and LIMK2). Collectively, these results suggest that periconceptual maternal vitamin and mineral supplementation affects the methylation pattern and potentially regulates the expression of genes involved in fetal liver development and ion transport.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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