Discovery of placental microRNAs associated with maternal insulin sensitivity during pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: During pregnancy, maternal insulin sensitivity decreases, supporting transfer of nutrients to the fetus; when excessive, this can lead to gestational diabetes mellitus. The physiological decline in insulin sensitivity is likely caused by placental factors; however, the identity of these placental factors remains unclear. OBJECTIVE: To identify placental microRNAs (miRNAs) associated with maternal insulin sensitivity during pregnancy. DESIGN: A prospective pregnancy cohort study called Genetics of Glucose regulation in Gestation and Growth. We assessed insulin sensitivity using the Matsuda index during the second trimester of pregnancy, and microtranscriptome expression in placental samples collected at delivery. We accounted for confounders including maternal age, fetal sex, gestational age at delivery, gravidity and maternal body mass index, and surrogate variables, capturing sampling and technical variability. SETTING: Centre Hospitalier Universitaire de Sherbrooke, Canada. PARTICIPANTS: A total of 434 pregnancies were included. The mean (SD) maternal age was 28.6 (4.4) years; Matsuda index, 7.7 (4.9); and gestational age at delivery, 39.4 (1.4) weeks. MAIN OUTCOME MEASURE(S): Placental miRNAs expression (n = 952 miRNAs). RESULTS: We identified 18 placental miRNAs negatively and 1 miRNA positively correlated with Matsuda index (FDR p < 0.05). Gene ontology and tissue expression analysis of the genes targeted by the identified placental miRNAs suggest they may influence metabolic regulation, potentially acting as endocrine factors in skeletal muscle and adipose tissue and as paracrine factors within the placenta. CONCLUSIONS: We identified placental miRNAs that may act as endocrine and paracrine factors to modulate maternal insulin sensitivity during pregnancy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».