Prenatal exposure to common environmental factors affects brain lipids and increases risk of developing autism spectrum disorders
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of autism spectrum disorders (ASDs) has been on the rise over recent years. The presence of diverse subsets of candidate genes in each individual with an ASD and the vast variability of phenotypical differences suggest that the interference of an exogenous environmental component may greatly contribute to the development of ASDs. The lipid mediator prostaglandin E2 (PGE2 ) is released from phospholipids of cell membranes, and is important in brain development and function; PGE2 is involved in differentiation, synaptic plasticity and calcium regulation. The previous review already described extrinsic factors, including deficient dietary supplementation, and exposure to oxidative stress, infections and inflammation that can disrupt signaling of the PGE2 pathway and contribute to ASDs. In this review, the structure and establishment of two key protective barriers for the brain during early development are described: the blood-brain barrier; and the placental barrier. Then, the first comprehensive summary of other environmental factors, such as exposure to chemicals in air pollution, pesticides and consumer products, which can also disturb PGE2 signaling and increase the risk for developing ASDs is provided. Also, how these exogenous agents are capable of crossing the protective barriers of the brain during critical developmental periods when barrier components are still being formed is described. This review underlines the importance of avoiding or limiting exposure to these factors during vulnerable periods in development.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».