Biological embedding in mental health: An epigenomic perspective
Notice bibliographique
Résumé
Human epidemiological studies and studies of animal models provide many examples by which early life experiences influence health in a long-term manner, a concept known as biological embedding. Such experiences can have profound impacts during periods of high plasticity in prenatal and early postnatal life. Epigenetic mechanisms influence gene function in the absence of changes in gene sequence. In contrast to the relative stability of gene sequences, epigenetic mechanisms appear, at least to some extent, responsive to environmental signals. To date, a few examples appear to clearly link early social experiences to epigenetic changes in pathways relevant for mental health in adulthood. Our recent work using high-throughput epigenomic techniques points to large-scale changes in gene pathways in addition to candidate genes involved in the response to psychosocial stress and neuroplasticity. Elucidation of which pathways are epigenetically labile under what conditions will enable a more complete understanding of how the epigenome can mediate environmental interactions with the genome that are relevant for mental health. In this mini-review, we provide examples of nascent research into the influence of early life experience on mental health outcomes, discuss evidence of epigenetic mechanisms that may underlie these effects, and describe challenges for research in this area.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».