A Systematic Review of the Effects of Perinatal Alcohol Exposure and Perinatal Marijuana Exposure on Adult Neurogenesis in the Dentate Gyrus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Marijuana and alcohol are both substances that, when used during pregnancy, may have profound effects on the developing fetus. There is evidence to suggest that both drugs have the capacity to affect working memory, one function of the hippocampal formation; however, there is a paucity of data on how perinatal exposure to alcohol or cannabis impacts the process of adult neurogenesis. METHODS: This systematic review examines immunohistochemical data from adult rat and mouse models that assess perinatal alcohol or perinatal marijuana exposure. A comprehensive list of search terms was designed and used to search 3 separate databases. All results were imported to Mendeley and screened by 2 authors. Consensus was reached on a set of final papers that met the inclusion criteria, and their results were summarized. RESULTS: Twelve papers were identified as relevant, 10 of which pertained to the effects of perinatal alcohol on the adult hippocampus, and 2 pertained to the effects of perinatal marijuana on the adult hippocampus. Cellular proliferation in the dentate gyrus was not affected in adult rats and mice exposed to alcohol perinatally. In general, perinatal alcohol exposure did not have a significant and reliable effect on the maturation and survival of adult born granule neurons in the dentate gyrus. In contrast, interneuron numbers appear to be reduced in the dentate gyrus of adult rats and mice exposed perinatally to alcohol. Perinatal marijuana exposure was also found to reduce inhibitory interneuron numbers in the dentate gyrus. CONCLUSIONS: Perinatal alcohol exposure and perinatal marijuana exposure both act on inhibitory interneurons in the hippocampal formation of adult rats. These findings suggest simultaneous perinatal alcohol and marijuana exposure (SAM) may have a dramatic impact on inhibitory processes in the dentate gyrus.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».