Inflammatory modulation of the associations between prenatal maternal depression and neonatal brain
Notice bibliographique
Résumé
Inflammatory signaling has a role in sensing intrauterine environment, which may be moderators in altering fetal brain development upon maternal environment. This study integrated cytokine transcriptome of post-mortem fetal brains, neonatal brain imaging and genetic variants (n = 161) to examine whether cytokines are candidates for modulating the relationship between prenatal maternal depression and fetal brain development. This study obtained the transcriptome data of 208 cytokine genes in 12 fetal brain regions from the BrainSpan database. We also included 161 mother-child dyads with prenatal maternal depressive symptoms assessed at 26 weeks of gestation, cytokine genotype data extracted from umbilical cord specimens, and neonatal brain images from a longitudinal prospective birth cohort. We revealed that 22 cytokine genes are expressed in specific brain regions in utero, whose variants have roles in modulating the effects of the prenatal environment on the accelerated fetal development of the hippocampus, auditory, parietal, orbitofrontal, and dorsal prefrontal cortex. Neonates high in the genetic expression score (GES) of TNFRSF19 and IL17RB showed a larger right hippocampal volume, high in the GES of BMPR1B showed the thicker thickness of the sensorimotor cortex, and high in the GES of IL1RAP and CXCR4 demonstrated the thicker thickness of the dorsal and orbital prefrontal cortex in relation with greater prenatal maternal depressive symptoms. Our findings suggest that in humans, the cytokine genes are expressed in a brain region-specific manner in utero and may have potential roles in modulating the fetal development of the corresponding brain regions in response to the maternal environment.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».