Maternal Immune Activation with the Viral Mimetic Poly:IC in Pregnant Rats
Notice bibliographique
Résumé
Maternal immune activation (MIA) is increasingly well appreciated as an environmental risk factor for some psychiatric disorders. Administration of proinflammatory compounds such as the synthetic double-stranded RNA molecule polyinosinic-polycytidylic acid (polyI:C) to pregnant rodents results in the release of proinflammatory cytokines in the maternal circulation. Various behavioural and brain changes are produced in the offspring that are associated with psychiatric disorders such as autism and schizophrenia. This protocol describes the steps necessary for inducing MIA in pregnant rat dams, which will allow for investigations into the mechanisms in the dam and offspring that mediate the long-term effects of exposure to inflammation while in utero. Increasing our understanding of these mechanisms may provide new insights for the diagnosis, treatment, and prevention of psychiatric disorders. This protocol has been developed and improved over the years by various researchers in Dr. Howland’s laboratory at the University of Saskatchewan., [摘要]孕产妇免疫激活（MIA）作为某些精神疾病的环境危险因素，越来越受到人们的赞赏。给予促炎化合物，例如合成的双链RNA分子多肌苷酸-聚胞苷酸（polyI：C ）给怀孕的啮齿动物导致母体循环中促炎细胞因子的释放。在后代中会产生各种行为和大脑变化，这些变化与诸如自闭症和精神分裂症等精神疾病有关。该协议描述了在妊娠大鼠大坝中诱导MIA的必要步骤，这将有助于调查大坝和后代在子宫内介导暴露于炎症的长期影响的机制。我们对这些机制的了解可能会为精神疾病的诊断，治疗和预防提供新的见解。多年来，萨斯喀彻温大学Howland博士的实验室中的许多研究人员已经开发并改进了该协议。[背景]流行病学研究为子孙后代产前感染与某些神经精神疾病（例如精神分裂症和自闭症）的发生风险增加之间的关联提供了大量证据（Brown和Meyer，2018年）。确实，妊娠炎症可能会改变胎儿的正常发育，从而增加出现精神病理学的风险。准确识别这些作用的潜在机制可能会建议早期干预。结果，许多研究小组在啮齿动物和非人类灵长类动物中开发了MIA模型，为检查复杂的精神疾病的复杂病因提供了丰硕的机会。研究人员已使用这些模型评估了后代MIA的行为，药理和病理生理结果（有关该文献的评论，请参见：Piontkewitz等人，2012; Reisinger等人，2015; Estes和McAllister，2016; Careaga等人）等人，2017;布朗和迈耶，2018;伯格多特和杜纳夫斯基，2019;古穆索卢和史蒂文斯，2019;肯特纳等人，2019;迈耶，2019 ）。我们下面描述的协议改编自Lins等。（2018年和2019年）进行了一些更改，包括我们对大鼠内部定时怀孕繁殖的协议。使用病毒模拟物代替病毒感染是有利的，因为可以更好地控制效果的持续时间并减少生物安全性。一些研究表明，用流感病毒接种妊娠小鼠后，对后代具有类似的作用，从而证明了polyI：C模型的有效性（Shi等，2003）。
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».