Transgenerational effects of ancestral prenatal stress on the gut-brain axis
Notice bibliographique
Résumé
The effects of ancestral prenatal stress can propagate across generations to alter the well-being of directly and indirectly exposed descendants via epigenetic mechanisms. Prenatal stress has been shown to alter the function of the gut-brain axis, a bi-directional signaling pathway between the gut microbiome and the enteric and central nervous systems. There has been no study investigating the impact of remote prenatal stress in ancestors on the gut-microbiome connection. Here we investigated if exposure to transgenerational ancestral stress affects the gut-brain axis through changes in the microbiome and microbiota. A multigenerational rat cohort consisting of a F0, F1, F2, and F3 generation was utilized in this study. Pregnant dams in the F0 generation were exposed to repeated restraint stress and overnight social isolation from gestational days 12-18. Breeding of three successive generations occurred in the absence of gestational stress along with a lineage of yoked controls. Fecal collection occurred for males and female in each generation at the age of 30 days, 90 days, and 115 days. Fecal samples were analyzed using 1H-NMR spectroscopy to examine the metabolome. The data are being analysed using supervised and unsupervised machine learning approaches. The data are expected to reveal that the fecal metabolome is characteristically altered by ancestral prenatal stress in each generation, resulting in a biomarker signature that is linked to the behavioural phenotype. We predict changes in the gut metabolome and microbiome to be most significant in the F3 generation. These findings could lead to further understanding of intestinal dysbiosis and its impact on the brain, and sex-specific metabolic biomarkers that are predictive of stress-associated adverse health outcomes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».