Poly(I:C) alters placental and fetal brain amino acid transport in a rat model of maternal immune activation
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM: Maternal immune activation (MIA) during pregnancy is associated with increased chances of neurodevelopmental disorders including schizophrenia and autism spectrum disorder (ASD). However, the exact mechanism through which MIA contributes to altered neurodevelopment is unknown. Due to the important role that amino acids play in neurodevelopment, altered amino acid transport could play a role in neurodevelopmental disorders. Indeed, altered plasma concentrations of multiple amino acids have been reported in individuals with ASD or schizophrenia. Therefore, our objective was to determine whether virally mediated MIA induces changes in amino acid transporters in the placenta and fetal brain. METHOD OF STUDY: Pregnant rats were administered poly(I:C) on gestational day 14, and placental and fetal tissues were collected 6, 24, and 48 hours later. Amino acid transporter expression was measured in the placenta and fetal brain using qPCR, Western blotting, and Simple Western. Free amino acid concentrations in the fetal brain were quantified using HPLC. RESULTS: Poly(I:C) increased mRNA expression of several amino acid transporters in the placenta and fetal brain over these timepoints. Conversely, poly(I:C) imposed significant decreases in the protein expression of ASCT1 and EAAT2 in placenta and expression of SNAT5, EAAT1, and GLYT1 in fetal brain. Functional consequences of altered transporter expression were demonstrated through widespread changes in the concentrations of free amino acids in the fetal brains. CONCLUSION: Together, these results represent novel findings with the poly(I:C) MIA model and contribute to the understanding of how MIA during pregnancy potentially leads to neurodevelopmental disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».