Fluoxetine during Development Reverses the Effects of Prenatal Stress on Depressive-Like Behavior and Hippocampal Neurogenesis in Adolescence
Notice bibliographique
Résumé
Depression during pregnancy and the postpartum period is a growing health problem, which affects up to 20% of women. Currently, selective serotonin reuptake inhibitor (SSRIs) medications are commonly used for treatment of maternal depression. Unfortunately, there is very little research on the long-term effect of maternal depression and perinatal SSRI exposure on offspring development. Therefore, the aim of this study was to determine the role of exposure to fluoxetine during development on affective-like behaviors and hippocampal neurogenesis in adolescent offspring in a rodent model of maternal depression. To do this, gestationally stressed and non-stressed Sprague-Dawley rat dams were treated with either fluoxetine (5 mg/kg/day) or vehicle beginning on postnatal day 1 (P1). Adolescent male and female offspring were divided into 4 groups: 1) prenatal stress+fluoxetine exposure, 2) prenatal stress+vehicle, 3) fluoxetine exposure alone, and 4) vehicle alone. Adolescent offspring were assessed for anxiety-like behavior using the Open Field Test and depressive-like behavior using the Forced Swim Test. Brains were analyzed for endogenous markers of hippocampal neurogenesis via immunohistochemistry. Results demonstrate that maternal fluoxetine exposure reverses the reduction in immobility evident in prenatally stressed adolescent offspring. In addition, maternal fluoxetine exposure reverses the decrease in hippocampal cell proliferation and neurogenesis in maternally stressed adolescent offspring. This research provides important evidence on the long-term effect of fluoxetine exposure during development in a model of maternal adversity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».