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Enregistrement W3017092095 · doi:10.1096/fasebj.2020.34.s1.00699

Maternal Immune Activation Alters Placental and Fetal Brain Amino Acid Transport in Rats

2020· article· en· W3017092095 sur OpenAlexaffabout
Eliza R. McColl, Micheline Piquette‐Miller

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive System and Pregnancy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlacentaFetusAmino acidTransporterAmino acid transporterAMPKPI3K/AKT/mTOR pathwayEndocrinologyInternal medicineBiologyPregnancyChemistrySignal transductionBiochemistryPhosphorylationMedicineGeneProtein kinase AGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem Maternal immune activation (MIA) during pregnancy is an environmental risk factor for neurodevelopmental disorders such as autism and schizophrenia. However, the exact mechanism through which this occurs is unknown. Due to the important roles that amino acids play in neurodevelopment, altered transport of amino acids across the placenta and throughout the developing fetal brain could play a role in neurodevelopmental disorders. Our objectives were to determine whether virally mediated MIA alters amino acid transporter expression in the placenta and fetal brain, and to explore the underlying mechanism(s) associated with these changes. Methods Pregnant rats received poly(I:C) on gestational day 14 and placental and fetal tissues were collected 6, 24, and 48 hours later. Amino acid transporter expression in the placenta and fetal brain was measured using qPCR and immunoblotting. Free amino acid concentrations in the fetal brain were quantified using HPLC. To explore a possible mechanism, the expression and phosphorylation of components of the placental mTOR and AMPK signaling pathways were investigated using immunoblotting. Results Poly(I:C) induced the mRNA expression of multiple amino acid transporters in the placenta and fetal brain over all three timepoints. Conversely, poly(I:C) significantly decreased protein expression of ASCT1 and EAAT2 in the placenta, and SNAT5, EAAT1, and GLYT1 in the fetal brain. Changes in transporter expression were accompanied by functional changes in the concentrations of numerous amino acids in the fetal brain. We observed activation of AMPK and inhibition of mTOR signaling in the placentas of poly(I:C)‐treated dams. Conclusions MIA induced by poly(I:C) significantly alters placental and fetal brain amino acid transporter expression as well as amino acid concentrations in the fetal brain. Due to the importance of amino acids in neurodevelopment, changes in amino acid transporters could contribute to the development of a neurodevelopmental disorder. AMPK and mTOR have been previously shown to regulate amino acid transporter expression. Since poly(I:C) altered the activation of placental and AMPK and mTOR, these could provide novel treatment targets to alleviate MIA‐induced changes in amino acid transport and investigate the implications of these changes in neurodevelopment. Support or Funding Information This work was supported by an operating grant from the Canadian Institutes of Health Research (CIHR) awarded to Dr. Piquette‐Miller [MOP 13346]. Eliza McColl was a recipient of a CIHR Canadian Graduate Scholarship (Master’s) and an Ontario Graduate Scholarship, and is currently funded by a CIHR Banting and Best Canadian Graduate Scholarship (Doctoral) [GSD‐164238].

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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