Maternal infection and fever during late gestation are associated with altered synaptic transmission in the hippocampus of juvenile offspring rats
Notice bibliographique
Résumé
Prenatal exposure to infection is known to affect brain development and has been linked to increased risk for schizophrenia. The goal of this study was to investigate whether maternal infection and associated fever near term disrupts synaptic transmission in the hippocampus of the offspring. We used LPS to mimic bacterial infection and trigger the maternal inflammatory response in near-term rats. LPS was administered to rats on embryonic days 15 and 16 and hippocampal synaptic transmission was evaluated in the offspring on postnatal days 20-25. Only offspring from rats that showed a fever in response to LPS were tested. Schaffer collateral-evoked field excitatory postsynaptic potentials (fEPSPs) and fiber volleys in CA1 of hippocampal slices appeared smaller in offspring from the LPS group compared with controls, but, when the fEPSPs were normalized to the amplitude of fiber volleys, they were larger in the LPS group. In addition, intrinsic excitability of CA1 pyramidal neurons was heightened, as antidromic field responses in the LPS group were greater than those from control. Short-, but not long-term plasticity was impaired since paired-pulse facilitation of the fEPSP was attenuated in the LPS group, whereas no differences in long-term potentiation were noted. These results suggest that LPS-induced inflammation during pregnancy produces in the offspring a reduction in presynaptic input to CA1 with compensatory enhancements in postsynaptic glutamatergic response and pyramidal cell excitability. Neurodevelopmental disruption triggered by prenatal infection can have profound effects on hippocampal synaptic transmission, likely contributing to the memory and cognitive deficits observed in schizophrenia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».