Placenta, Trophoblastes, PPARγ, Séquençage, Bioinformatique, Apprentissage automatique, Prééclampsie

Dans la première partie, nous avons extrait les ensembles de données d'expression génique qui combinaient le génome du placenta humain pendant la grossesse de 4 à 40 semaines de gestation. Nos résultats ont montré un total de 5173 gènes impliqués dans différentes périodes de placentation avec la voie de signalisation du récepteur activé par les proliférateurs de peroxysomes (PPAR) confirmée comme médiateur de la diminution constante des lipides placentaires tout au long de la grossesse. Dans la deuxième partie, nous avons étudié l'un des PPAR, PPARγ, dans les trophoblastes, les cellules qui constituent la partie principale du placenta. La recherche a été menée sur les cytotrophoblastes extravilleux (EVCT) et les cytotrophoblastes villeux (VCT), où PPARγ est exprimé. Nous avons exploré les effets à l'échelle du génome de PPARγ activé sur les EVCT et les VCT. À partir de nos données de puces à ADN, nous avons fourni une large perspective des processus biologiques activés par PPARγ dans les trophoblastes. Dans la troisième partie, nous avons tenté de comprendre la relation entre les cibles du PPARγ et du facteur inductible par l'hypoxie (HIF) dans le transcriptome placentaire humain du premier trimestre en réponse à l'augmentation des niveaux d'oxygène dans l'environnement. En comparant les transcriptomes de placentas humains à 8-10 semaines de gestation et 12-14 semaines de gestation, nous avons caractérisé les similitudes et les différences entre les schémas d'enrichissement, ainsi que ceux associés aux cibles HIF. Cependant, une intersection entre les cibles de PPARγ et HIF n'a montré aucun élément chevauchant. Dans la quatrième partie, nous avons exploré la relation entre les polymorphismes de PPARγ et la susceptibilité à la prééclampsie, une maladie gravide. Avec des caractéristiques cliniques et des polymorphismes génotypés de PPARγ d'un total de 1648 femmes, nous avons appliqué huit algorithmes d'apprentissage automatique pour optimiser les modèles prédictifs. L'arbre décisif avec la plus haute performance de précision et la zone sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur (AUC) a été sélectionné et affiché pour montrer la procédure de prédiction de la prééclampsie. Pour résumer, nos résultats soutiennent que PPARγ médie la diminution constante des lipides placentaires tout au long de la grossesse via la voie de signalisation PPAR, fournit une large perspective des processus biologiques activés par PPARγ dans les EVCT et les VCT grâce à l'analyse des signatures transcriptomiques, et développe un modèle pragmatique pour clinique avec les polymorphismes de PPARγ.