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Enregistrement W4413283447 · doi:10.1101/2025.08.13.670199

Obesogenic diet alters decidual differentiation and cell-cell communication in the mouse uterus

2025· preprint· en· W4413283447 sur OpenAlexafffund
Burak Koksal, Christian J. Bellissimo, Patrycja A. Jazwiec, Deborah M. Sloboda, Alexander G. Beristain

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensPopulation Health Research InstituteMcMaster UniversityBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDecidual cellsUterusCell biologyCellBiologyEndocrinologyPregnancyPlacentaGeneticsFetus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY Maternal obesity is associated with increased risk of infertility, implantation failure, miscarriage, and other pregnancy complications. While prior studies have linked obesity to uterine dysfunction and impaired endometrial biology, how obesity alters the cellular and molecular landscape of the early pregnant endometrium remains poorly understood. Here, we perform single-cell RNA sequencing of embryonic day 5.5 uterus from control and obesogenic mice to generate a cellular atlas of the early decidualizing endometrium. We identify obesity-associated transcriptional changes across multiple Endometrial Stromal Cell (ESC) states and innate immune populations, including uterine natural killer cells and macrophages. Computational modeling reveals that maternal obesity disrupts distinct routes of ESC differentiation during decidualization and leads to shifts in ESC-derived cues known to impact innate immune responses. These findings provide a comprehensive single-cell resource of the post-implantation mouse endometrium while simultaneously generating critical insight into how maternal obesity reprograms the maternal-fetal interface in early pregnancy.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,231 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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