Perinatal Maternal Fat Intake Affects Metabolism and Hippocampal Function in the Offspring
Notice bibliographique
Résumé
Both undernutrition and overnutrition of the mother during pregnancy and lactation produce a syndrome of altered energy balance in the offspring and has long-lasting consequences on CNS systems regulating food intake, metabolism, and food reward. Homeostatic circulating factors like insulin, glucocorticoids, and leptin that are generally increased by exposure to high fat/high caloric diets constitute important signals in these processes. They trigger functional activation of specific intracellular cascades mediating cellular sensitivity, survival, and synaptic plasticity. Using a model whereby the late fetal and neonatal rat is exposed to increased high fat (HF) via HF feeding of the mother, we investigated the proximal (neonatal) and distal (adult) consequences on metabolism and hippocampal function in the offspring. Adult offspring of HF-fed mothers displayed several of the physiological and behavioral changes susceptible to leading to metabolic complications. These include elevated circulating concentrations of leptin and corticosterone, increased body weight gain and food intake, modest preference for fat-containing food types, as well as the onset of hypothalamic leptin resistance. In the hippocampus, HF-fed offspring or neonates treated with leptin show similar increases in neurogenesis and survival of newborn neurons. We identified some of the direct effects of leptin to increase synaptic proteins, N-methyl-d-aspartate (NMDA), and glucocorticoid receptors, and to reduce long-term potentiation (LTP) prior to weaning. While these studies have documented effects in animal models, concepts can easily be translated to human nutrition in order to help design better perinatal diets and nutritional preventive measures for mothers in a coordinated effort to curb the obesity trend.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».