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Enregistrement W4402541975 · doi:10.1093/jas/skae234.697

PSVII-13 Influence of early maternal gestational body weight gain on liver gene expression across generations in offspring

2024· article· en· W4402541975 sur OpenAlexaff
Germán Darío Ramírez-Zamudio, Carl R Dahlen, Friederike Baumgaertner, Ana Clara B Menezes, Jennifer L Hurlbert, Kerri A Bochantin-Winders, Sarah R Underdahl, Kacie L McCarthy, Lawrence P. Reynolds, Alison K Ward, Pawel P. Borowicz, Kevin K. Sedivec, J. S. Caton, Wellison Jarles Silva Da Diniz

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOffspringBiologyBody weightWeight gainAndrologyPregnancyGene expressionGeneGestationPhysiologyEndocrinologyGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Maternal nutrition in the periconceptional period influences gene regulation in the fetal liver across generations, affecting long-term metabolism. This study aimed to examine the effects of the rate of body weight (BW) gain of the dam (F0) during early gestation on the differential gene expression of the liver of first (F1) and second-generation (F2) offspring. Crossbred Angus heifers (F0) were assigned into two groups based on their targeted rate of BW gain during the first 84 d of gestation: low gain (LG; 0.28 kg/d; n = 8) or moderate gain (MG; 0.79 kg/d; n = 8). Following this period, all heifers (F0) were kept on a forage-based diet until the F1 offspring were weaned at 8 mo. The F1 heifers underwent estrus synchronization and were artificially inseminated at 15 mo of age. Liver samples were obtained from the F1 heifers at birth and later when harvested at 84 d of gestation, along with liver samples from their F2 fetuses, for a comprehensive multigenerational RNA-Seq analysis. Differentially expressed genes (DEGs) were identified using the DESeq2 R-package, focusing on significant genes determined by a P-value ≤ 0.05 and a log2 fold change |0.5|. Metabolic pathways and biological processes were analyzed using the WebGestalt tool to understand the implications of the observed gene expression changes. At birth, F1 heifers from MG dams exhibited 281 DEGs, comprising 152 downregulated and 129 upregulated genes compared with the offspring of LG dams. These genes were over-represented in lipid metabolism, cellular homeostasis, and signaling pathways, such as MAPK and chemokine signaling. At harvest, 159 DEGs were identified in F1 heifers, with 67 genes downregulated and 92 genes upregulated in the MG group. These genes were related to cellular morphogenesis and biogenesis processes, with a notable downregulation of metabolic pathways. For the F2 fetuses, 192 DEGs were identified, where 71 genes were downregulated, and 121 genes were upregulated. These genes were involved in biological functions such as peptide secretion to cell proliferation and signaling pathways, including PI3K-Akt and Hippo signaling. The analysis of DEGs shared between F1 heifers and F2 fetuses highlighted the influence of the moderate BW weight gain of the F0 dams. At birth and harvest, F1 heifers shared three genes (NAV2, FAM131C, SH3D21). F1 heifers at birth and F2 fetuses shared five genes (CD3E, H1-12, SLC7A11, PIP4P2, ENSBTAG00000051730). From the harvest at d 84 in F1 heifers and F2 fetuses, five genes were shared (DCDC2, RIN1, ENSBTAG00000008911, ENSBTAG00000040518, ENSBTAG00000048049). No DEGs were shared across all comparisons. These findings emphasize the multigenerational impact of early gestational BW gain of the dam on liver gene expression, influencing metabolic pathways and signaling across generations.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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