Q3179851 (Q3179851): Difference between revisions

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Property / coordinate location
 
37°10'24.60"N, 3°35'58.31"W
Latitude37.1734995
Longitude-3.5995337
Precision1.0E-5
Globehttp://www.wikidata.org/entity/Q2
Property / coordinate location: 37°10'24.60"N, 3°35'58.31"W / rank
 
Normal rank

Revision as of 20:48, 9 October 2021

Project Q3179851 in Spain
Language Label Description Also known as
English
No label defined
Project Q3179851 in Spain

    Statements

    0 references
    105,640.0 Euro
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    132,050.0 Euro
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    80.0 percent
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    1 January 2014
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    31 March 2017
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    ESCUELA ANDALUZA DE SALUD PUBLICA
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    37°10'24.60"N, 3°35'58.31"W
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    18087
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    Objetivos: Identificar un panel de biomarcadores de genes cuyo patrón coordinado de metilación y/o la metilación de las regiones reguladoras de la expresión de genes específicos (ICR) se asocie con el alteraciones adversas en desarrollo, crecimiento fetal y neurodesarrollo a los 12 meses edad. Así como evaluar la asociación entre la exposición prenatal a plaguicidas organofosforados y neonicotinoides y el patrón de metilación. Metodología: Cohorte de nacimiento prospectiva de 344 binomios madre-hijo/a. Las mujeres se captarán durante el primer trimestre de embarazo y se les efectuará un seguimiento durante el segundo y tercer trimestre de embarazo, el parto y al año del nacimiento del/a hijo/a. Se tomarán muestras de orina durante el embarazo y al niño al año, asimismo se tomaránmuestras de placenta en el parto. Se recogerá información sobre variables relacionadas con desarrollo y crecimiento fetal y se aplicará a los niños/as la prueba Bayley-II de neurodesarrollo a los 12 meses. El ADN será extraído y purificado a partir de lasmuestras de placenta utilizando el QIAamp DNA Mini Kit. El análisis de metilación del genoma completo de células de placenta se realizarán con Infinium® HumanMethylation450 BeadChip de Illumina y de genes específicos por pirosecuenciación. Sedeterminarán los niveles de plaguicidas organofosforados y neonicotinoides en las muestras de orina. Utilizando semisupervised recursively partitioned mixture models (SS-RPMM) se identificará el grupo de genes cuyos patrones de metilación resultan más asociados a las variables de efecto. Se construirán modelos de regresión logística y lineal multivariantes según corresponda, sobre las variables de efectos en relación a los cluster de los patrones de metilación. (Spanish)
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    Granada
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    Identifiers

    PI13_01559
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