Maternal obesity and offspring neurodevelopment are associated with hypoxic gene expression in term human placenta
Notice bibliographique
Résumé
One third of women in the United States are affected by obesity during pregnancy. Maternal obesity (MO) is associated with an increased risk of neurodevelopmental and metabolic disorders in the offspring. The placenta, located at the maternal-fetal interface, is a key organ determining fetal development and likely contributes to programming of long-term offspring health. We profiled the term placental transcriptome in humans (pre-pregnancy BMI 35+ [MO condition] or 18.5-25 [lean condition]) using single-nucleus RNA-seq to compare expression profiles in MO versus lean conditions, and to reveal potential mechanisms underlying offspring disease risk. We recovered 62,864 nuclei of high quality from 10 samples each from the maternal-facing and fetal-facing sides of the placenta. On both sides in several cell types, MO was associated with upregulation of hypoxia response genes. On the maternal-facing side only, hypoxia gene expression was associated with offspring neurodevelopmental measures, in Gen3G, an independent pregnancy cohort with bulk placental tissue RNA-seq. We leveraged Gen3G to determine genes that correlated with impaired neurodevelopment and found these genes to be most highly expressed in extravillous trophoblasts (EVTs). EVTs further showed the strongest correlation between neurodevelopment impairment gene scores (NDIGSs) and the hypoxia gene score. We reanalyzed gene expression of cultured EVTs, and found increased NDIGSs associated with exposure to hypoxia. Among EVTs, accounting for the hypoxia gene score attenuated 44% of the association between BMI and NDIGSs. These data suggest that hypoxia in EVTs may be a key process in the neurodevelopmental programming of fetal exposure to MO.
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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 | 0,001 |
| 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 ».