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Enregistrement W2967701168 · doi:10.1242/jeb.204651

Region-specific changes in<i>Mus musculus</i>brain size and cell composition under chronic nutrient restriction

2019· article· en· W2967701168 sur OpenAlexaff
Jimena Barbeito‐Andrés, Emily Castro-Fonseca, Lily R. Qiu, Valeria Bernal, Roberto Lent, Mark Henkelman, Ken Lukowiak, Pablo M. Gleiser, Benedikt Hallgrímsson, Paula N. González

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalHotchkiss Brain InstituteUniversity of CalgaryHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroUniversidad Nacional de La PlataConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésBrain sizeLactationWhite matterBiologyBrain morphometryNutrientNutrient sensingNeuroscienceCerebral cortexOffspringCerebellumInternal medicinePregnancyMagnetic resonance imagingCell biologyMedicineGeneticsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nutrition is one of the most influential environmental factors affecting the development of different tissues and organs. It is suggested that under nutrient restriction the growth of the brain is spared as a result of the differential allocation of resources from other organs. However, it is not clear whether this sparing occurs brain-wide. Here, we analyzed morphological changes and cell composition in different regions of the offspring mouse brain after maternal exposure to nutrient restriction during pregnancy and lactation. Using high-resolution magnetic resonance imaging, we found that brain regions were differentially sensitive to maternal protein restriction and exhibited particular patterns of volume reduction. The cerebellum was reduced in absolute and relative volume, while cortex volume was relatively preserved. Alterations in cell composition (examined by the isotropic fractionator method) and organization of white matter (measured by diffusor tensor images) were also region specific. These changes were not related to the metabolic rate of the regions and were only partially explained by their specific growth trajectories. This study is a first step towards understanding the mechanisms of regional brain sparing at microstructural and macrostructural levels resulting from undernutrition.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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