Long-term genomic and epigenomic dysregulation as a consequence of prenatal alcohol exposure: a model for fetal alcohol spectrum disorders
Notice bibliographique
Résumé
There is abundant evidence that prenatal alcohol exposure leads to a range of behavioral and cognitive impairments, categorized under the term fetal alcohol spectrum disorders (FASDs). These disorders are pervasive in Western cultures and represent the most common preventable source of neurodevelopmental disabilities. The genetic and epigenetic etiology of these phenotypes, including those factors that may maintain these phenotypes throughout the lifetime of an affected individual, has become a recent topic of investigation. This review integrates recent data that has progressed our understanding FASD as a continuum of molecular events, beginning with cellular stress response and ending with a long-term "footprint" of epigenetic dysregulation across the genome. It reports on data from multiple ethanol-treatment paradigms in mouse models that identify changes in gene expression that occur with respect to neurodevelopmental timing of exposure and ethanol dose. These studies have identified patterns of genomic alteration that are dependent on the biological processes occurring at the time of ethanol exposure. This review also adds to evidence that epigenetic processes such as DNA methylation, histone modifications, and non-coding RNA regulation may underlie long-term changes to gene expression patterns. These may be initiated by ethanol-induced alterations to DNA and histone methylation, particularly in imprinted regions of the genome, affecting transcription which is further fine-tuned by altered microRNA expression. These processes are likely complex, genome-wide, and interrelated. The proposed model suggests a potential for intervention, given that epigenetic changes are malleable and may be altered by postnatal environment. This review accentuates the value of mouse models in deciphering the molecular etiology of FASD, including those processes that may provide a target for the ammelioration of this common yet entirely preventable disorder.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».