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Enregistrement W3043444950 · doi:10.1101/2020.07.17.209551

Exposure to maternal high-fat diet induces extensive changes in the brain of adult offspring

2020· preprint· en· W3043444950 sur OpenAlexafffund
Darren Fernandes, Shoshana Spring, Anna Roy, Lily R. Qiu, Yohan Yee, Brian J. Nieman, Jason P. Lerch, Mark R. Palmert

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Nutrition and Feeding Issues
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Brain Institute
Mots-clésOffspringWeaningAutismAutism spectrum disorderAnxietyPhysiologyEndocrinologyObesityPregnancyPsychologyInternal medicineNeuroscienceBiologyMedicineDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Maternal environmental exposures, such as high-fat diets, diabetes and obesity, can induce long term effects in offspring. These effects include increased risk of neurodevelopmental disorders (NDDs) including autism spectrum disorder (ASD), attention deficit hyperactivity disorder (ADHD), depression and anxiety. The mechanisms underlying these late-life neurologic effects are unknown. In this article, we measured changes in the offspring brain and determined which brain regions are sensitive to maternal metabolic milieu and therefore may mediate NDD risk. We showed that mice exposed to maternal high-fat diet display extensive brain changes in adulthood despite being switched to low-fat diet at weaning. Brain regions impacted by early-life diet include the extended amygdalar system, which plays an important role in reward-seeking behaviour. Genes preferentially expressed in these regions have functions related to feeding behavior, while also being implicated in human NDDs, such as autism. Our data demonstrated that exposure to maternal high-fat diet in early-life leads to brain alterations that persist into adulthood, even after dietary modifications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,550
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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