Differential Correlation of Serum BDNF and microRNA Content in Rats with Rapid or Late Onset of Heavy Alcohol Use
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Heavy alcohol use reduces the levels of the brain-derived neurotrophic factor (BDNF) in the prefrontal cortex of rodents through the upregulation of microRNAs targeting BDNF mRNA. In humans, an inverse correlation exists between circulating blood levels of BDNF and the severity of psychiatric disorders including alcohol abuse. Here, we set out to determine whether a history of heavy alcohol use produces comparable alterations in the blood of rats. We used an intermittent access to 20% alcohol using the 2-bottle choice paradigm (IA20%2BC), and measured circulating levels of BDNF protein and microRNAs in the serum of Long-Evans rats before and after 8-weeks of excessive alcohol intake. We observed that the drinking profile of heavy alcohol users is not unified; Whereas 70% of the rats gradually escalate their alcohol intake (Late Onset), 30% of alcohol users exhibit a very Rapid Onset of drinking (Rapid Onset). We found that serum BDNF levels are negatively correlated with alcohol intake in both Rapid Onset and Late Onset rats. In contrast, increased expression of the microRNAs (miRs) targeting BDNF, miR30a-5p, miR-195-5p, miR191-5p and miR206-3p, was detected only in the Rapid Onset rats. Finally, we report that the alcohol-dependent molecular changes are not due to alterations in platelet number. Our data suggest that rats exhibit both Late and Rapid Onset of alcohol intake. We further show that heavy alcohol use produces comparable changes in BDNF protein levels in both groups. However, circulating microRNAs are responsive to alcohol only in the Rapid Onset rats.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».