Cognitive Enhancement in Infants Associated with Increased Maternal Fruit Intake During Pregnancy: Results from a Birth Cohort Study with Validation in an Animal Model
Notice bibliographique
Résumé
In-utero nutrition is an under-studied aspect of cognitive development. Fruit has been an important dietary constituent for early hominins and humans. Among 808 eligible CHILD-Edmonton sub-cohort subjects, 688 (85%) had 1-year cognitive outcome data. We found that each maternal daily serving of fruit (sum of fruit plus 100% fruit juice) consumed during pregnancy was associated with a 2.38 point increase in 1-year cognitive development (95% CI 0.39, 4.37; p<0.05). Consistent with this, we found 30% higher learning Performance index (PI) scores in Drosophila offspring from parents who consumed 30% fruit juice supplementation prenatally (PI: 85.7; SE 1.8; p<0.05) compared to the offspring of standard diet parents (PI: 65.0 SE 3.4). Using the Drosophila model, we also show that the cyclic adenylate monophosphate (cAMP) pathway may be a major regulator of this effect, as prenatal fruit associated cognitive enhancement was blocked in Drosophila rutabaga mutants with reduced Ca(2+)-Calmodulin-dependent adenylyl cyclase. Moreover, gestation is a critical time for this effect as postnatal fruit intake did not enhance cognitive performance in either humans or Drosophila. Our study supports increased fruit consumption during pregnancy with significant increases in infant cognitive performance. Validation in Drosophila helps control for potential participant bias or unmeasured confounders.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».