Associations of placental lncRNA expression with maternal pre-pregnancy BMI and infant birthweight in two birth cohorts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pre-pregnancy obesity (ppOB) is linked to pregnancy complications and abnormal fetal growth through placental mechanisms, and long non-coding RNAs (lncRNAs) may play an epigenetic role in these processes. We investigated overall and sex-specific associations of pre-pregnancy body mass index (ppBMI), ppOB, and birthweight with placental lncRNA transcripts in two birth cohorts. Study participants were mother-child dyads recruited to the CANDLE (Memphis, TN)(n = 725) and GAPPS (Seattle and Yakima, WA)(n = 159) cohorts. Maternal ppBMI was assessed at enrollment using interviewer-administered questionnaires. LncRNAs (1,077 and 1,033 for CANDLE and GAPPS, respectively) were sequenced from placental samples collected at birth. Placental lncRNA was regressed on ppBMI, ppOB (ppBMI ≥30kg/m2), or continuous birthweight in cohort-specific weighted linear models controlling for a priori-specified confounders and experimental variables. Potential effect modification by infant-sex was examined in sex-stratified analyses and models including BMI-infant-sex interaction terms. No lncRNA transcripts were significantly associated with ppBMI, ppOB, or birthweight in primary models. Among male infants in CANDLE, expression of three lncRNA transcripts (ERVH48-1, AC139099.1, CEBPA-DT) was associated with ppBMI and one transcript (AC104083.1) with birthweight. In GAPPS, ppBMI was associated with two lncRNA transcripts (AP000879.1 and AL365203.2) among males, and birthweight was associated with 17 lncRNA transcripts (including LINC02709, KANSL1-AS1, DANCR, EPB41L4A-AS1, and GABPB1-AS1) among females. No BMI-infant-sex interactions were observed. Though many of these potential associations are for uncharacterized transcripts, several identified lncRNAs (e.g., ERVH48-1 and CEBPA-DT) have been linked to pathways controlling cancer or placental growth, trophoblast differentiation, and gene expression. These associations warrant validation in future studies.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».