First-Trimester Plasmatic microRNAs Are Associated with Fasting Glucose Levels in Late Second Trimester of Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Maternal blood glucose regulation adaptation to pregnancy aims to support fetal growth but may also lead to the development of gestational diabetes mellitus, the most common pregnancy complication. MiRNAs are small RNA molecules secreted and stable in the blood, where they could have paracrine hormone-like functions (ribo-hormone) and regulate metabolic processes including fetal growth and glucose metabolism. The objective of this study was to identify plasmatic microRNA (miRNAs) measured during the first trimester of pregnancy that were associated with glucose levels during a 75 g oral glucose tolerance test (OGTT) at ~26 weeks of pregnancy. miRNAs were quantified using next-generation sequencing in 444 pregnant women and replicated in an independent cohort of 106 pregnant women. MiRNAs associated with glucose levels were identified with the DESeq2 package. We identified 24 miRNAs associated with fasting glycemia, of which 18 were common to both cohorts (q-value < 0.1). However, no association was found between miRNAs and 1 h or 2 h post OGTT glycemia. To conclude, we identified 18 miRNAs early in pregnancy that were associated with fasting blood glucose measured 3 months later. Our findings offer new insights into the mechanisms involved in fasting glucose homeostasis regulation in pregnancy, which is critical to understanding how gestational diabetes develops.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».