The Consequences of Early‐Life Adversity: Neurobiological, Behavioural and Epigenetic Adaptations
Notice bibliographique
Résumé
During the perinatal period, the brain is particularly sensitive to remodelling by environmental factors. Adverse early-life experiences, such as stress exposure or suboptimal maternal care, can have long-lasting detrimental consequences for an individual. This phenomenon is often referred to as 'early-life programming' and is associated with an increased risk of disease. Typically, rodents exposed to prenatal stress or postnatal maternal deprivation display enhanced neuroendocrine responses to stress, increased levels of anxiety and depressive-like behaviours, and cognitive impairments. Some of the phenotypes observed in these models of early-life adversity are likely to share common neurobiological mechanisms. For example, there is evidence for impaired glucocorticoid negative-feedback control of the hypothalamic-pituitary-adrenal axis, altered glutamate neurotransmission and reduced hippocampal neurogenesis in both prenatally stressed rats and rats that experienced deficient maternal care. The possible mechanisms through which maternal stress during pregnancy may be transmitted to the offspring are reviewed, with special consideration given to altered maternal behaviour postpartum. We also discuss what is known about the neurobiological and epigenetic mechanisms that underpin early-life programming of the neonatal brain in the first generation and subsequent generations, with a view to abrogating programming effects and potentially identifying new therapeutic targets for the treatment of stress-related disorders and cognitive impairment.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».