Neonatal Experiences Differentially Influence Mammary Gland Morphology, Estrogen Receptor α Protein Levels, and Carcinogenesis in BALB/c Mice
Notice bibliographique
Résumé
Prevention of breast cancer can be achieved with a better understanding of the factors contributing to normal breast development. Because the breast develops postnatally, alterations in the development and lifetime activity of the neuroendocrine system may set up an environment that increases cancer risk. The present study examined how two neonatal experiences over the first 3 weeks of life influence normal and malignant mammary gland development in female BALB/c mice. Following puberty, both brief (15 minutes) and prolonged (4 hours) daily maternal separations of newborn mice accelerated mammary gland development relative to nonseparated mice. Despite similar mammary gland morphologies between mice exposed to these two neonatal separation experiences, only mice exposed to prolonged maternal separation bouts showed a higher incidence and faster onset of mammary tumorigenesis following adulthood carcinogen [7,12-dimethylbenz(a)anthracene] administration. Molecular analysis of estrogen receptor α (ERα) and p53, two proteins that have been implicated in breast cancer, revealed that for mice exposed to prolonged neonatal maternal separation bouts, mammary gland ERα protein levels were upregulated in a transcription-independent manner. On the other hand, p53 expression in mammary glands of adult mice was not differentially influenced by neonatal experiences. Our findings show that chronic, moderate psychosocial stress during the neonatal period increases the expression of ERα protein and promotes mammary tumorigenesis in adulthood.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».