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Enregistrement W2131820654 · doi:10.4161/epi.2.1.3881

Epigenetic Programming by Maternal Behavior and Pharmacological Intervention<i>Nature Versus Nurture: Let's Call The Whole Thing Off</i>

2007· review· en· W2131820654 sur OpenAlexaff
Ian C.G. Weaver

Notice bibliographique

RevueEpigenetics · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNature versus nurtureBiologyEpigeneticsIntervention (counseling)GeneticsGenePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The nature of maternal care that an infant receives can effect the child's emotional and cognitive development, which is endured into adulthood. Similarly, maternal behavior in rodents is associated with long-term programming of individual differences in behavioral and hypothalamic-pituitary-adrenal responses to stress in the offspring. One critical question is how is such 'environmental programming' established and sustained in the offspring? This review discusses a novel mechanism to explain how maternal licking/grooming behavior in the rat can alter the hippocampal glucocorticoid receptor (GR) expression in the offspring, which concomitantly alters the HPA axis and the stress responsiveness of these animals. Both in vivo and in vitro studies show that maternal behavior increases GR expression in the offspring via increased hippocampal serotonergic tone accompanied by increased histone acetylase transferase activity, histone acetylation and DNA demethylation mediated by the transcription factor NGFI-A. In summary, this research demonstrates that an epigenetic state of a gene can be established through early-in-life experience, and is potentially reversible in adulthood. Accordingly, epigenetic modifications of specific genomic regions in response to variations in environmental conditions might serve as a major source of variation in biological and behavioral phenotypes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations236
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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